采样避免不了，软件滤波。实际应用梳理如下：1、//递推平均滤波法2、
原创
2022-12-08 16:46:26
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# Android重采样幅值的实现指导
在音频处理的过程中，重采样是一个非常重要的步骤，尤其是在Android应用开发中。重采样幅值主要用于改变音频信号的采样率。这篇文章将带你了解如何在Android中实现音频重采样，并逐步提供代码示例。
## 流程步骤
下面是实现“android重采样幅值”的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取原始音
一、采样值 - 本质分析1、采样值 - 震动振幅值2、采样值的录制与播放3、采样值与声音的分贝值无关4、采样值在播放设备中才有意义二、音
原创
2024-02-27 11:53:29
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ADC转换就是输入模拟的信号量，单片机转换成数字量。读取数字量必须等转换完成后，完成一个通道的读取叫做采样周期。采样周期一般来说=转换时间+读取时间。而转换时间=采样时间+12.5个时钟周期。采样时间是你通过寄存器告诉STM32采样模拟量的时间，设置越长越精确一 STM32 ADC采样频率的确定：先看一些资料，确定一下ADC的时钟：(1)，由时钟控制器提供的ADCCLK时钟和PCLK2(APB2时
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2023-08-02 22:09:38
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# PyTorch 一维采样与插值实现指南
在深度学习领域，处理一维数据的采样与插值是一个非常常见的需求，尤其在时间序列分析和信号处理等领域。本文将指导你如何使用 PyTorch 实现一维采样和插值。从基础概念到代码实现，我们将一步步走过。
## 操作流程
为了方便理解，我们构建了一个简单的操作流程表格，如下所示：
| 步骤 | 描述 | 代码
原创
2024-11-02 06:08:02
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本节书摘来自异步社区《音乐达人秀：Adobe Audition CC实战222例》一书中的第2章，实例7，作者 健逗实例7 录制不同品质的音乐在前面的一些音乐录制实例中，保存为WAV格式时，采用的是“44.1kHz采样率、16位分辨率”，这只相当于普通的CD音质，因为普通音频文件大多都采用这个标准品质。不过随着现在DVD、蓝光高清的普及，声音在品质上也有一定的提高，那么，在Audition软件里有
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2024-10-30 10:31:15
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cubemx 配置多通道ADC进行ADC采样AD的基础知识AD很复杂，其实也不复杂，因为我们用的不多。AD：模拟量转换数字量（模拟信号转换数字信号）。ADC：模拟量转数字量的转换器。为什么需要AD呢？自然界宏观的物理量都是连续的。而机器识别的信号0与1是离散的。为了让机器能够采集、分析、储存这些连续的量，所以要把需要被模拟的量转换为数字量。主要的参数：采样精度与转换速度。采样精度，也叫作分辨率。如
上采样语义分割/实例分割等任务，由于需要提取输入图像的高层语义信息，网络的特征图尺寸一般会先缩小，进行聚合；这类任务一般需要输出于原始图像大小一致的像素级分割结果，因而需要扩张较小的特征图这就用到了上采样上采样常见方法常见上采样方法有双线性插值、转置卷积、unpooling 常用的是双线性插值和转置卷积双线性插值双线性插值：顾名思义就是在两个方向分别进行一次线性插值（要求一个坐标的像素值，先去找他
# Python实现按概率值采样
在数据分析和机器学习中，按概率值进行采样是一种非常常见的方法。通过这种方式，我们可以从复杂的数据集中抽取出具有代表性的样本，进而进行分析或建模。在本文中，我们将探讨如何在Python中实现按概率值采样，并结合一个实际问题进行说明。
## 问题背景
假设我们要设计一个旅游推荐系统，推荐用户可能感兴趣的目的地。我们有几十个目的地以及它们的受欢迎程度（可以理解为某
原创
2024-08-29 04:11:52
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# Python根据ADC采样值计算噪声的实现
## 1. 简介
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python根据ADC（Analog-to-Digital Converter，模拟-数字转换器）采样值计算噪声。ADC是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的设备，通常用于测量和控制系统中。噪声是随机的信号波动，通过分析噪声可以帮助我们评估系统的性能和稳定性。
在实现过程中，我们将按照以下步骤
原创
2023-11-07 11:09:01
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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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ACC（Advanced Audio Coding，高级音频编码）是杜比实验室为音乐社区提供的技术。，出现于1997年，基于MPEG-2的音频编码技术。2000年，MPEG-4标准出现后，AAC重新集成了其特性，加入了SBR技术和PS技术，为了区别于传统的MPEG-2 AAC又称为MPEG-4 AAC。
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2023-07-31 19:35:59
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一：图像金子塔概念我们再图像处理中经常后调整图像的大小，最常见的就是放大和缩小，这是几何变换的放大和缩小。在图像处理当中，最常见的就是通过图像金子塔产生一系列不同分辨率的图像。然后再不同的尺度空间来寻找图像的对应特征。因为不知道输入的图像到底是什么情况，而图像金子塔处理会保证图像特征一直存在，不会改变的，这是重要一点。一个图像 像金子塔样式有一系列的图像组成，最底下一张是图像最大的，最上方是图像尺
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2024-08-14 10:27:07
50阅读
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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# B 样条插值重采样 Python 实现指南
## 引言
在数据处理和计算机图形学中，B样条插值是一个常用的技术，主要用于平滑曲线和重采样数据。本文将引导你通过一个简单的例子来实现B样条插值重采样。我们将详细描述整个流程，逐步显现所需的代码及其注释，确保你能够掌握这一技能。
## 流程概述
在开始之前，我们需要清楚整个工作流程。下面的表格展示了实现B样条插值重采样的步骤：
| 步骤
# Spark SQL根据列的值进行采样的实现指南
在数据处理和分析中，采样是一种非常重要的技术，尤其是当数据量较大时。Spark SQL提供了强大的功能来处理大数据，并且可以根据列的值进行采样。在这篇文章中，我们将通过明确的步骤指导您完成这一过程。
## 整体流程
在进行具体的步骤之前，我们可以首先概览一下整个流程。下面的表格展示了采样的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-04 06:40:20
49阅读
上采样与下采样概念：上采样： 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示设备上。下采样： 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。实现方法： 上采样原理：内插值 下采样原理：(
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2023-12-27 12:27:03
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插值法(最邻近，双线性，双三次）的原理及实现常用的插值方法有最邻近插值法、双现象插值法和双三次插值法等，主要用于图像的放大或缩小。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
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2024-04-02 09:05:00
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# Python图像上采样双线形插值教程
在图像处理中，上采样是增大图像尺寸的一种方式，而双线形插值则是一种常用的算法。接下来，我将教你如何使用Python实现图像的双线形插值上采样。整个实现过程可以按如下步骤进行：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取图像 |
| 3 | 定义双线形插值函数 |
| 4
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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