不規則にサンプリングされた 1D データ (時系列データ) があります。つまり、サンプルレートが一定ではありません。これらのデータを定期的にサンプリングされた (均一なサンプル レート) 時系列に変換したいと思います。これを達成するために線形補間を使用しました。ただし、サンプル間の時間に大きな変動がある場合、これはあまり効果的ではありません。これは驚くべきことではありません。また、あまり効果的ではないアドホックな方法もいくつか試しました。
私は、不規則なグリッド上での補間のためのマッチング追跡の使用に関するいくつかの論文を見てきました。ただし、このアプローチを使用して通常のグリッドでサンプルを取得する方法は、私には明確ではありません (少なくともまだ)。
不規則なグリッドから通常のグリッド (1D データ) への補間のアルゴリズムに関する提案をいただければ幸いです。