不规则间隔重采样是指将一个信号从当前的时间序列重新采样为一个新的时间序列，新的时间序列具有不规则的时间间隔。以下是使用Python进行不规则间隔重采样的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成原始信号
t = np.linspace(0, 10, 1000)
x = np.sin(t)

# 生成不规则时间间隔
t_new = np.random.uniform(0, 10, 200)
t_new.sort()  # 将时间间隔排序

# 进行不规则间隔重采样
x_new = np.interp(t_new, t, x)

# 绘制原始信号和重采样后的信号
plt.plot(t, x, label='Original')
plt.scatter(t_new, x_new, color='red', label='Resampled')
plt.legend()
plt.show()

在上述示例中，我们首先生成一个原始信号 x ，然后生成一个不规则的时间序列 t_new ，并对其进行排序。接下来，我们使用 np.interp 函数对原始信号进行不规则间隔重采样，将新的时间序列 t_new 作为目标时间序列。最后，我们使用 matplotlib 绘制原始信号和重采样后的信号，以便进行可视化比较。