算法是数据科学的核心，而采样是决定项目成败的关键技术。了解有关使用的最常见采样技术的更多信息，因此您可以在处理数据时选择最佳方法。数据科学是对算法的研究。简单随机抽样假设您要选择总体中的一个子集，其中子集的每个成员都有被选择的相同概率。下面我们从数据集中选择100个采样点。sample_df = df.sample(100)分层抽样假设我们需要估算一次选举中每位候选人的平均票数。假设该国家有3个镇
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2024-05-07 17:24:41
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目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础Δ-Σ模数转换器是一种低速，高精度的过采样模数转换器广泛的应用于信号采集和处理、数字通信、自动检测、自动控制和多媒体技术等领域。作为Δ-Σ模数转换器首级的梳状滤波器的设计就显得非常重要，滤波器的设计直接决定了整个芯片的面积和功耗却是由滤波器部分来决定的。 Δ-Σ数模转换器是由数字插值滤波器、数字Sigma-Delta调制器和模拟低通滤波器组成。数
梳状滤波器是由许多按一定频率间隔相同排列的通带和阻带
原创
2021-08-15 13:44:04
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尽管简单的垂直梳状滤波器比传统的水平带通带
原创
2021-08-15 14:02:13
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在这篇博文中，我将带你一起探讨如何在 Python 中设计梳状滤波器并解决零极点的问题。这个过程涉及环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成。让我们开始吧！
### 环境配置
为了成功实现 Python 的梳状滤波器，我们需要做好环境配置。下面是我推荐的步骤：
1. 安装 Python 包
2. 配置开发环境
3. 准备必要的工具
| 环境组件 | 版本
【题意】N=105的序列,求删去一个MN的连续子序列后,剩余序列的最小逆序对数【解题方法】求逆序对当然要BIT辣,然后维护删去固定大小的序列可以用two pointers 开两个BIT,b[]维护连续M子序列前面的,c[]维护后面的 删去ai+m,影响就是少了后面所有比它小的逆序对数,以及前面所有比它大的逆序对数 添加ai,同理,多了所有比它小的逆序对数,以及前面所有比
原创
2022-04-20 10:09:27
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• 从给定的一维数组中生成随机数
• 参数： a为一维数组类似数据或整数；size为数组维度；p为数组中的数据出现的概率
• a为整数时，对应的一维数组为np.arange(a)
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2023-05-24 09:13:42
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 ?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 电力系统⛄ 内容
原创
2022-12-26 18:27:50
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PR 采样分章 第一节：蒙特卡洛采样、重要性采样引言还记得我们之前学过的贝叶斯推断吗？贝叶斯推断要解决的不是如何估计参数，而是用来估计新测量数据出现的概率，对于新出现的数据 ：那么实际项目中，我们如何计算贝叶斯估计里这个积分呢？基于采样的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo，简称MCMC)方法基于近似的变分推断(Variational Inference，简称VI)
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2023-11-17 21:30:24
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英文版的原文Introduction to Gaussian Processes - Part I
中文翻译版的原文图文详解高斯过程（一）——含代码
要点摘录（二维高斯函数）1.为什么要用到高斯采样高斯采样是一种非参数化方法，相对于一般的参数化方法，不但可以为黑箱建模还可以为不确定性建模。2.使用高斯函数产生样值点函数表达式 其中 ， 产生样值点 ， 表示需要采样的点的位置，参数说明：numb
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2024-02-29 10:04:14
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采样和量化一幅图像必须要在空间和灰度上都离散化才能被计算机处理。 空间坐标的离散化叫做空间采样（简称采样），它确定了图像的空间分辨率。灰度值的离散化叫做灰度量化（简称量化），它确定了图像的幅度分辨率。 采样过程可看作将图像平面划分成规则网格，每个网格中心点的位置由一对笛卡尔坐标(x,y)决定，x和y均取整数。量化过程是给点(x,y)赋予灰度值f，f取整数。采样和量化示意图如图所示。分辨率与数据量如
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2023-07-27 18:41:03
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python中需要在一定区间内进行采样，或是对生成的数据进行采样，可以利用随机模块random.sample()函数或者numpy.random.choice()函数实现。1.随机采样如果需要对某个区间内的数进行随机采样，可以使用random.sample()来实现。random.sample(N, m)函数主要有两个参数，分别是需要采样的序列N和需要采样的样本个数m。import random
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2023-07-03 15:51:44
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系列目录：信号处理领域中有一个基本的定理——采样定理。这个定理在最早提出时还顺便提供了一个副产品：Whittaker—Shannon插值公式，本篇文章作者将以循序渐进的方式推导出采样定理。1、采样定理设一个函数f(t)的Fourier变换 满足如下条件：当 或者是 时 恒等于零我们可以通过对 做Fourier逆变换的方式来得到原来的f(t)：应用上面我们对频域 的限制，我们可以安全地把积分上
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2024-05-24 15:54:12
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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。
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2023-11-17 21:37:29
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# 重采样函数在Python中的应用
在数据科学和信号处理领域，重采样（Resampling）是一种重要的技术。重采样的过程通常用于改变数据的采样频率，可能是为了降采样（减小数据量）或升采样（增加数据量）。在Python中，我们可以利用多个库进行重采样，如Pandas和Scipy。本文将深入探讨重采样的基本概念，并提供简单的代码示例。
## 什么是重采样？
重采样是对已有数据进行修改，以适应
原创
2024-10-27 05:23:06
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# 实现Python拒绝采样函数
## 一、流程概述
拒绝采样（Rejection Sampling）是一种常见的概率统计方法，用于从一个分布中采样。在Python中，我们可以通过编写函数来实现拒绝采样。下面是整个实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 生成随机样本 |
| 2 | 计算样本的概率密度函数值 |
| 3 | 生成随机数 |
| 4 | 拒
原创
2024-05-10 06:54:52
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在python的matplotlib画图函数中，饼状图的函数为piepie函数参数解读plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock
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2023-11-14 22:32:24
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参考文献1.《百面机器学习》 2.《神经网络与深度学习》 3.Python中的两种随机数机制1.对于采样的理解采样法（Sampling Method），也叫 蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method） 或统计模拟方法，是 20 世纪 40 年代中期提出的一种通过随机采样的方法来近似估计一些计算问题的数值解。 （1）采样本质上是对随机现象的模拟，采样可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观
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2024-02-03 11:16:16
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在本章中，我们将学习使用Python的数字滤波器。我们介绍了滤波器的类型（FIR/IIR和低通/高通/带通/带阻），滤波器如何以数字方式表示，以及如何设计它们。最后，我们将介绍脉冲整形，我们将在脉冲整形一章中进一步探讨。滤波器基础知识滤波器用于许多学科。例如，图像处理大量使用 2D 滤镜，其中输入和输出是图像。在DSP中，滤波器主要用于： 1、分离已组合的信号（例如，提取所需的信号） 2、接收信号
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2023-11-13 11:47:32
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1.算法描述积分梳状滤波器，是指该滤波器的冲激响应具有如下形式：!image.png(https://s2.51cto.com/images/202302/b127ce78577bb36c96980063f1a2ebe01fa880.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_
原创
2023-02-08 16:15:06
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