什么叫音频重采样音频重采样（Audio Resample）：将音频A转换成音频B，并且音频A、B的参数（采样率、采样格式、声道数）并不完全相同。比如：音频A的参数采样率：48000采样格式：f32le声道数：1音频B的参数采样率：44100采样格式：s16le声道数：2为什么需要音频重采样这里列举一个音频重采样的经典用途。有些音频编码器对输入的原始PCM数据是有特定参数要求的，比如要求必须是441
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2023-07-08 23:58:58
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首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样方式不是我想要的（最邻近采样，对于采样间隔较大的数据十分不友好），因此又探索了下，在此记录，也方便后续自己再次学习。再次说明，这个代码不是我写的，原创我找不到，网上大家发布的都是一个代码，我只是对这个代码加了一个
DataFrame.resample（规则，how = None，axis = 0，fill_method = None，closed = None，label = None，convention ='start'，kind = None，loffset = None，limit = None，base = 0，on = None，level =无）重新采样时间序列数据。频率转换和时间序列重采样的
第二步：迭代器构建在文件夹下面新建一个【工具箱】，并在此工具箱下面新建【批量重采样】模型，只需要右键选中工具箱，在弹出的面板中选中新建【模型】即可这里是对栅格数据进行重采样，所以迭代器需要选择【栅格】迭代器，你只需要依次点击【插入】→【迭代器】→【栅格】添加完【栅格】迭代器，双击，在弹出的迭代器面板中【工作空间或栅格目录】：选择保存栅格数据的文件夹；【栅格格式】：选择“TIF”类型Arcgis栅格
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2023-06-28 22:57:52
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1 前言 之前在写影像融合算法的时候，免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小。当时为了不影响融合算法整体开发进度，其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的。后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题：1 与原有平台的已有功能不兼容，产生冲突；2 效率较低。因此，决定重新设计和开发一个这样的功能，方便后期软件系统的维护等。
本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射：  
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作~
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有大量.tif格式遥感影像的文件夹；且其中除了.tif格式的遥感影像文件外，还具有其它格式的文件。 我们
重新取样将在您缩放图片时更改图像数据的数量。当缩减像素取样（减少像素的数量）时，将从图像中删除一些信息。当向上重新取样（增加像素的数量或增加像素取样）时，将添加新的像素。可以指定插值算法来确定如何添加或删除像素。 1. 最近相邻插值算法/最近邻法最近相邻插值算法(Nearest
Neighbour Interpolation)一种速度快但精度低的图像像素模拟方法。该法针对于二维图像 “取
第四章. Pandas进阶 4.9 时间序列重采样（resample）在Pandas中，对时间序列频率的调整称为重采样，即时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程，由周统计变成月统计 1).语法： 4.8章 第4点 已介绍过：链接: DataFrame.resample2).示例：import pandas as pd
#重采样：将1分钟的时间序列转换成5分钟
index=pd.date_ra
模拟信号和离散信号（数字信号）在音频领域的模拟信号是指存在于自然界中的原始音频，有2个连续指标——时间连续、幅值连续。数字信号是指对音频进行采样后，在计算机中通过离散信号来代表原始的模拟信号。关于数字信号、采样，数字信号和模拟信号的关系具体可参见以下这篇文章所表述的。重采样介绍音频的重采样一般可用于DSP等数字信号处理领域，也就是对数字信号进行处理。比如将原本的48k采样率的原信号，通过重采样（降
作者：Yaphat补充SMOTESMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)。SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分
resample函数对时间序列进行重采样 格式：1、y=resample(x,p,q) x–待重采样的时间序列； p–重采样之后目标频率； q–待重采样的时间序列频率 采用多相滤波器对时间序列进行重采样，得到的序列y的长度为原来的序列的长度的p/q倍，p和q都为正整数。此时，默认地采用使用FIR方法设计的抗混叠的低通滤波器2、y=resample(x,p,q,n) n–滤波器长度与n成正比； 采用
在编写重采样图像时，可以使用GDAL来读写图像，然后自己编写重采样算法（最邻近像元法，双线性内插法，三次立方卷积法等）【关于这采样算法有时间我会单独写一篇文章来说明原理的】将计算的结果写入图像中来实现。
在GDAL的算法中，已经提供了五种重采样算法，其定义如下（位置gdalwarper.h 的46行）：/*! Warp Resampling A
音频重采样原理 音频应用有时遇到44.1kHz/48KHz/32kHz/16kHz以及8kHz之间互相转换，这一过程称为SRC(sample rate converter)，产品上有用codec芯片硬件实现SRC功能，有用软件实现SRC。 采样率转换的基本思想是抽取和内插，从信号角度看音频重采样就是滤波。滤波函数的窗口大小以及插值函数一旦被确定,其重采样的性能也就确定了。抽取可能引起频谱混叠，而内
之前对于RF信号下采样这个问题特别的懵，上采样我是知道的，其中一种方法就是对于矩阵插值，使得它具有更多的信息。但是下采样，我查了很多资料，在知网上看到一篇论文（好像不是计算机领域的），他对于矩阵下采样就是删除特定的列和行，比如是8 * 8的矩阵，那就删除2 4 6 8列和行，得到一个含1 3 5 7列和行的4 * 4大小的矩阵。上周开了组会，刚好听一个很厉害的师兄在查新汇报中说到了RF信号下采样的
什么是重采样？所谓的重采样，就是改变⾳频的采样率、sampleformat、声道数等参数，使之按照我们期望的参数输出。为什么要重采样? 为什么要重采样？当然是原有的⾳频参数不满⾜我们的需求，⽐如在FFmpeg解码⾳频的时候，不同的⾳源有不同的格式，采样率等，在解码后的数据中的这些参数也会不⼀致(最新FFmpeg解码⾳频后，⾳频格式为AV_SAMPLE_FMT_FLTP，这个参数应该是⼀致
Python中的图像处理（第六章）Python图像量化及采样处理（1）前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结 前言随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可
# 图像重采样教程
在计算机视觉领域，图像重采样是一个重要的技术，通常用于调整图像的大小和分辨率。本文将为初学者详细介绍如何实现图像重采样，并提供一个简单的Python代码实例。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确重采样的步骤。以下是实现图像重采样的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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# GDAL Python 重采样
 是一个用于读取和处理地理空间数据的开源库。它支持多种格式的栅格和矢量数据，并提供了许多功能，包括重采样。
重采样是将一个数据集从一个像素网格转换为另一个像素网格，通常是为了改变分辨率或者投影。GDAL 提供了用于重采样的函数和工具，并且可以
原创
2023-09-08 00:22:37
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## Python音频重采样
### 什么是音频重采样？
音频重采样是指改变音频信号的采样率，即每秒采样的次数。在数字音频处理中，采样率表示每秒钟对音频信号进行采样的次数。重采样可以改变音频的音调和音质，常用于音频处理、音频编码和音频转换等领域。
在Python中，我们可以使用各种库来进行音频重采样，如`scipy`、`soundfile`等。这些库提供了简单易用的API用于加载、处理和保存
