转载 增加加采样频率可以改善系统的SNR，其原因是，当采样频率增加时，量化噪声功率仍保持不变(量化噪声只与字长有关)，量化误差可以建模为样本与样本之间不相关，这就将产生平坦的频率响应，从而具有单边功率谱密度：PSD等于两倍的量化噪声功率与采样频率之比。因此，尽管总的量化噪声功率保持不变，量化噪声的PSD随着采样频率的增加而减低，即，采样频率每增加一倍，信噪比大约增加3分贝。量化信噪比的提高有两种方
在信号处理工程应用中，特别是在嵌入式系统中需要对数据进行采集和处理。在采集数据时，往往会采用高采样率的ADC，这时就需要采用降采样（downsampling）来降低采样率以减少信号处理的MIPS。 或需要对多个信号源进行处理时，需要采用降采样（downsampling）或者升采样（upsampling）来将多个信号同步到相同的采样率。降采样（downsampling）在做降采样（downsampl
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2023-12-09 21:38:56
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在现代的音频处理应用中，Android 音频降采样是一项重要的技术，它可以有效降低音频文件的大小，优化存储空间并提高在不同设备间的兼容性。本文将详细探讨如何解决Android音频降采样问题，包含从环境准备到性能优化的整个过程。
## 环境准备
首先，你需要准备开发环境，这通常包括 Android Studio 和必要的 SDK。
### 依赖安装指南
使用以下命令安装所需依赖项：
```b
图像金字塔 图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越
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2023-08-26 19:58:51
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图像的降采样与升采样（二维插值）1、先说说这两个词的概念： 降采样，即是采样点数减少。对于一幅N*M的图像来说，如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像。降采样很容易实现. 升采样，也即插值。对于图像来说即是二维插值。如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点，使其构成k分。二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值
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2023-09-08 07:08:20
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降采样：
以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。
在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若
R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域
，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量，就
可以提高系统的
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2024-02-22 07:15:34
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测试了pytorch的三种取样器用法。一：概念Sample:取样器是在某一个数据集合上，按照某种策略进行取样。常见的策略包括顺序取样，随机取样（个样本等概率），随机取样（赋予个样本不同的概率）。以上三个策略都有放回和不放回两种方式。TensorDataset:对多个数据列表进行简单包装。就是用一个更大的list将多个不同类型的list数据进行简单包装。代码如下：class TensorDatase
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2023-07-27 20:03:09
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# 降采样（Downsampling）在Python中的实现方法
## 简介
降采样是一种常用的数据处理方法，它可以将高分辨率的数据降低到低分辨率，以减少数据的复杂性和存储空间。在Python中，我们可以使用一些库和方法来实现降采样的功能。本文将向你介绍降采样的基本流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 降采样的流程
下面是降采样的基本流程，我们可以用一个表格来展示每个步骤的具体操作：
原创
2024-01-28 12:06:39
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Halcon中降采样有以下函数： gen_gauss_pyramid 与 zoom_image_factor 当然zoom_image_factor还可以升采样，本文只讨论降采样。以400×400单通道灰度图Image为例。 【均值降采样】 当参数为'constant'，就是均值降采样。尺寸变为原来
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2020-12-10 13:57:00
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# PyTorch 降采样实用指南
在深度学习的过程中，常常需要对图像进行处理，而降采样（downsampling）是一个非常重要的步骤。通过降采样，您可以减小图像的尺寸，从而减少计算量，提高清晰度。本文将指导您实现 PyTorch 中的降采样，适合刚入行的小白进行学习和实践。
## 流程概述
我们可以将降采样分成几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-19 08:43:01
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什么是 Nacos Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。 Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。 Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应用架构 (例如微服务范式、云原生范式) 的服务基础设施。 服务（Service）是 Nacos 世界的一等公民。Naco
# 如何在Python中实现降采样
降采样是指减少信号或图像中样本的数量，在数据处理和分析中经常使用。对于初学者，我们将通过一系列简单的步骤来理解和实现降采样，最终目标是将高频信号转化为低频信号。这篇文章将帮助你理解降采样的流程，并给出相应的代码示例。
## 整体流程
我们可以将降采样分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
降采样： 以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。
在现场中采样往往受具体条件的限止，或者不存在300HZ的采样率，或调试非常困难等等。若
R>>1，则Rfs/2就远大于音频信号的最高频率fm，这使得量化噪声大部分分布在音频频带之外的高频区域
，而分布在音频频带之内的量化噪声就会相应的减少，于是，通过低通滤波器滤掉fm以上的噪声分量，就
可以提高系统的信噪比。 滤
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2024-02-12 19:58:29
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采样产生的问题走样摩尔纹 本质上，走样的原因是，信号变化太快，采样的速度跟不上变化的速度。反走样的方法： 先对三角形进行模糊，再进行采样。 反走样之前： 反走样之后：频域正弦函数和余弦函数 用周期（或者频率）定义余弦的变化快慢 傅里级数展开： 傅里叶变换：按照一定的频率采样，并且把采样点连起来。再把采样点连接起来 采样失真：滤波傅里叶变换：时域—>频域 右侧主要集中在低频，中间亮。 去掉一些
文章目录一、降采样二、过采样三、欠采样四、下采样五、上采样 一、降采样2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好（满足尼奎斯特采样定理），所以可以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。采样频率从2048HZ到32HZ 每隔64个样本,“？？意思呢？ 降采样的频率怎么是变化的啊？我对降采样的原理不太熟悉。把过采样的数据，再间隔一定数再采一次的意思。过采样了，频谱分辨率比较低。
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2023-12-12 12:56:24
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PCM与WAV：1、量化基本概念：采大小：一个采样用多少bit存放。常用的是16bit采样率：采样频率8K、16K、32K、44.1K、48K，人体一般是采用44.1K声道数：单声道、双声道、多声道2、码率计算：要算一个PCM音频流的码率按照这个公式：采样率x采样大小x声道数例如：采样率为44.1KHz，采样大小为16bit，双声道的PCM编码的WAV文件，它的码率为44.1Kx16x2=1411
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2024-07-15 13:11:42
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一、反池化操作反池化操作有两种，一种是反最大池化，另一种是反平均池化。反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息，舍去部分信息。反最大池化 主要原理就是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。如上图，（图源网络）以下是我用在自编码结构中的一个
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2023-12-05 22:34:10
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图像金字塔在图像处理中常常会调整图像大小，最常见的是放大（zoom in）和缩小（zoom out），一个图像金字塔是一系列的图像组成，最底下的尺寸最大，最上方的尺寸最小，从空间上看就像一个金字塔。高斯金字塔高斯金字塔是从底向上，逐层降采样得到的。降采样之后图像大小由MxN变为M/2xN/2，就是对原图像删除偶数的行与列，即获得上一层的图片。高斯金字塔的生成过程分为两步：
对当前层进行高斯模
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2024-01-17 07:33:52
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、先说说这两个词的概念： 降采样，即是采样点数减少。对于一幅N*M的图像来说，如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图
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2016-05-24 09:54:00
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# Python PCM 降采样
在数字信号处理中，降采样是对信号进行处理的一种常用方法。它的主要目的是减少信号的采样率，从而降低数据的存储和处理要求。这种技术在音频处理、图像处理以及通信中都有广泛应用。本文将介绍如何在 Python 中对脉冲编码调制（PCM）信号进行降采样，并给出代码示例。
## 什么是 PCM
脉冲编码调制（PCM）是一种数字信号的表示方式，它将模拟信号转换成数字信号。
