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”。 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
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2022-09-27 11:13:33
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简介 缩小图像（或称为 下采样 （subsampled）或 降采样 （downsampled））的主要目的有两个： 1. 使得图像符合显示区域的大小； 2. 生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为 上采样 （upsampling）或 图像插值 （interpolating））的主要目的是放大原图像
原创
2021-08-27 10:06:15
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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1. 为什么类别不平衡会影响模型输出？大部分模型的默认阈值为输出值的中位数。比如逻辑回归的输出范围为[0,1]，当某个样本的输出大于0.5就会被划分为正例，反之为反例。在数据的类别不平衡时，采用默认的分类阈值可能会导致输出全部为反例，产生虚假的高准确度，导致分类失败。因此很多答主提到了几点：1. 可以选择调整阈值，使得模型对于较少的类别更为敏感 2. 选择合适的评估标准，比如ROC或者F1，而不是
缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。 放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显
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2017-11-13 19:46:00
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文章目录一、什么是采样频率？二、什么是采样定理？三、采样率究竟应该定？四、让python来看看采样率问题五、结论 一、什么是采样频率？ 采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。通俗的讲采样频率是指计算机单位时间内能够采集多少个信号样本。二、什么是采样定
随机采样 采样是根据某种分布去生成一些数据点。最基本的假设是认为我们可以获得服从均匀分布的随机数，再根据均匀分布生成复杂分布的采样。对于离散分布的采样，可以把概率分布向量看作一个区间段，然后判断u落在哪个区间段内。对于比较复杂的分布比如正态分布我们可以通过Box-Muller算法，实现对高斯分布的采
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2018-10-26 20:24:00
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20210114def dataset_split(data):
# 数据拆分 第二步
try:
# data = shuffle(data)
# train = data.iloc[0:int(data.shape[0] * 0.7), :]
# test= data.iloc[int(data.shape[0] * 0.7):,
文章目录1. 函数语法格式2. 参数解释3. 实验测试 1. 函数语法格式torch.nn.functional.interpolate(
input,
size=None,
scale_factor=None,
mode='nearest',
align_corners=None,
recompute_scale_factor=None,
antialias=Fals
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2023-09-04 21:05:14
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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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（1）现有的研究 处理类不平衡的方法要么改变算法本身，要么把不同类的错误分类成本纳入分类过程，要么修改用于训练分类器的数据。重新采样训练数据可以过采样或欠采样。过采样技术要么重复现有样本，要么生成人工数据。SMOTE算法被提出用来避免随机过采样带来的过拟合问题。SMOTE不仅仅复制现有的观察结果，而是生成样本。具体来说，SMOTE随机选择的少数类别样本及其邻近的少数类别样本之间进行线性
一、欠采样与过采样过采样和欠采样是针对一组图像数据集来说的，而上采样和下采样是对与单张图片来说的。欠采样（undersampling）：当数据不平衡的时，比如样本标签1有10000个数据，样本标签0有6000个数据时，为了保持样本数目的平衡，可以选择减少标签1的数据量，这个过程就叫做欠采样。过采样（oversampling）：减少数据量固然可以达到以上效果，并且在一定程度上防止过拟合，但...
原创
2021-07-29 11:47:23
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【深度学习基本概念】上采样、下采样、卷积、池化上采样概念
上采样（upsampling）：又名放大图像、图像插值；主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上；上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)；原理
上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之
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2023-08-27 20:34:28
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二分类负采样方法多分类问题处理为二分类问题，需要能够正确地对正例和负例进行分类。如果以所有的负例为对象，词汇量将增加许多，无法处理。作为一种近似方法，将只使用少数负例。负采样方法：求正例作为目标词时的损失，同时采样(选出)若干个负例，对这些负例求损失。然后，将正例和采样出来的负例的损失加起来，作为最终的损失。例子如下图所示。负采样的采样方法：抽取负例：让语料库中常出现的单词易被抽到，不常出现的单词
什么是样本不平衡对于二分类问题，如果两个类别的样本数目差距很大，那么训练模型的时候会出现很严重的问题。举个简单的例子，猫狗图片分类，其中猫有990张，狗有10张，这时候模型只需要把所有输入样本都预测成猫就可以获得99%的识别率，但这样的分类器没有任何价值，它无法预测出狗。
类别不平衡（class-imbalance）就是指分类任务中正负样本数目差距很大的情况。生活中有很多类别不平衡的例子，如工业产
文章目录数据操作入门运算符广播机制索引和切片节省内存转换为其他Python对象小结练习 数据操作?sec_ndarray为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。 通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。 如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。首先，我们介绍维数组，也称为张量（tensor）。 使用过Python中Nu
对于人体姿态估计、语义分割等高分辨率的任务，许多网络设计中采用了encoder-decoder模式。在decoding部分，需要对特征图进行上采样，本文归纳了几种不同的上采样方法。 文章目录双线性插值转置卷积Dense Upsampling Convolution (DUC)空洞卷积 双线性插值插值问题实际上是一种拟合问题。所谓插值就是用 x’ 某个领域内的函数值按照一定规则拟合出一个函数，再在其
背景： 当不同类型数据的数量差别巨大的时候，比如猫有200张训练图片，而狗有2000张，很容易出现模型只能学到狗的特征，导致准确率无法提升的情况。这时候，一种可行的方法就是对原始数据集进行采样，从而生成猫、狗图片数量接近的新数据集。这个新数据集中可能猫、狗图片都各有500张，其中猫的图片有一部分重复的，而狗的2000张图片中有一部分没有被采样到，但是这时候新数据集的数据分布是均衡的，就可以比较好的
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2023-08-10 16:54:08
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前言广义的音频重采样包括： 1、采样格式转化：比如采样格式从16位整形变为浮点型 2、采样率的转换：降采样和升采样，比如44100采样率降为2000采样率 3、存放方式转化：音频数据从packet方式变为planner方式。有的硬件平台在播放声音时需要的音频数据是planner格式的，而有的可能又是packet格式的，或者其它需求原因经常需要进行这种存放方式的转化通常意义上的音频重采样是指上述的第
1.VTK中的图像重采样实现
图像重采样是指对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元问距重新采样,以构成几何变换后的新图像。重采样过程本质上是图像恢复过程,它用输入的离散数字图像重建代表原始图像二维连续函数,再按新的像元间距和像元位置进行采样。其数学过程是根据重建的连续函数(曲面),用周围若干像元点的值估计或内插出新采样点的值。图像重采样在图像处理中应用非常广泛，如SIFT
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2021-01-06 15:30:00
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