Sorry wenn ich nerve, aber ich bin immernoch nicht zufrieden mit den Antworten.
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Durch die Ausgangspunkte verläuft die Wellenform nach dem Interpolieren garantiert.
ok davon gehen wir jetzt mal aus
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Aber beim erneuten Samplen dieser Welle ist es höchst unwahrscheinlich, dass wieder die gleichen Punkte gesamplet werden.
wieso ist es bei diesem speziellen fall von 48 --> 96 --> 48 unwahrscheinlich, die liegen doch genau auf dem grid, und müssen ja gemäß obiger aussage definitiv auf der kurve liegen. Verschoben wurden sie ja nicht, weil 96 durch 48 teilbar ist (wenn man die Auflösung wie Musik Magier auslegt, ansonsten werden sie halt skaliert, aber sie behalten ja die relativen abstände exakt bei).
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Doch - andere gibt es doch nach der Interpolation nicht mehr.
joa.. ich hätte mich besser ausdrücken sollen, ich meinte dass keine nach der interpolation neu entstandenen Punkte bei der Abtastung erfasst werden, weil die vorherigen ja "garantiert auf der interpolierten welle liegen" und somit erhalten bleiben. Wenn sie dennoch erfasst werden, warum? Das ist meine frage.
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Vielleicht hilft es dir fürs Verständnis, dir immer den Extremfall vorzustellen: Eine sehr hohe Frequenz nahe Nyquist, bei der die Samples die dargestellte Welle rein optisch (also "intuitiv") überhaupt nicht repräsentieren, wie z.B. im rot markierten Bereich in diesem Bild:
Ob die Welle intuitiv repräsentiert wird ist ja für dieses problem irrelevant. Oben hast du ja schon gesagt dass es nicht so sehr auf die interplationsmethode ankommt. Und da ich in meinem speziellen fall wieder auf 48 kHz zurückgehe hat sich meine auflösung ja nicht erhöht. die Nyquist Frequenz macht auch keine probleme, weil sie ja nur angehoben und wieder zurückgesetzt wird, also gehen keine frequenzspekrums anteile verloren. Was mich eher intressieren würde ist nicht, warum beim upsampling punkte entstehen die scheinbar "un-intuitiv" sind, sondern warum beim downsampling derartige punkte entstehen. Hätten wir jetzt die auf dem bild dargestellte kontinuierliche kurve vorliegen (zb. durch eine Funktion oder sonstwas) und würden die dann in der Samplingrate die du da hast samplen, dann kann doch der fall eintreten dass genau die punkte erfasst werden, die auf deinem bild als kreise dargestellt sind. Wo wir wieder beim dritten zitat wären.
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Und an welchen Stellen (ich meine, mit welcher Phasenverschiebung) du so eine Welle samplest, ist für die korrekte Reproduktion nicht wichtig. Deshalb können zwei Reihen komplett unterschiedlich erscheinender Samplewerte die gleiche Welle erzeugen - aber gleichzeitig ergeben sich auch nach einem Resamplingvorgang (der wie gesagt Filtering beinhaltet) nicht mehr die gleichen Samplewerte wie vorher.
Das ist jetz aber doch auch wieder nur der fall, wenn man die richtige interpolationsmethode wählt. Wenn die Welle durch zB. lineare interpolation geresampled wird, und das mit verschiedener Phasendrehung, dann kann das ergebnis doch garnicht gleich sein (wenn sie gleiche frequenzanteile haben sollten, dann müssen sie sich zumindest in der phase der einzelnen Frequenzanteile unterscheiden, denn verschieden aussehende wellen entstehen auf jeden fall).
Gäbe es denn bezogen auf mein problem einen grund warum die Welle phasenverschoben sein könnte und dadurch andere werte beim downsampling rausgepickt werden könnten?
Kann es sein dass die Artefakte entstehen weil die ersteller von solchen algorithmen nicht von meinem speziellen problemfall ausgehen weil er in der praxis einfach nur dämlich wäre? Und deswegen Artefakt-reduktions tricks anwenden die die kurve verändern, was im normalfall hilft, nur nicht für meinen fall? Weil rein Mathematisch seh ich immernoch keinen grund warum Artefakte entstehen sollten.
Besteht die Filterung die beim Downsampling von statten geht ausschließlich aus dem downsampling selbst, oder werden hier eben solche tricks angewendet um noch bisschen nachzupolieren?
ich werde jetzt solange weiter nachbohren bis ich es verstanden hab.