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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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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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
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2023-12-28 15:35:13
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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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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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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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目录一、前言二、图像金字塔1、聊个题外话2、图像金字塔3、上采样与降采样1.高斯金字塔2.高斯不同3.拉普
原创
2022-09-07 16:31:30
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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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图像中每个像素点就是一个维度
原创
2023-03-07 15:23:24
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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
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
论文《Sampling matters in deep embedding learning》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.07567.pdf 该论文为2017年6月上传至arxiv。主要研究的是深度嵌入学习（deep embedding learning）中的采样问题和损失函数的问题。作者分析了contrastive loss和triplet loss，提出了
对于n个样本，如何均匀随机的取出m个样本？即n个样本中每个样本都能有m/n的概率被取中。 1.简单插入取样 这是最基本，最直观的方法。在一个初始为空的集合中插入1~n的随机整数，知道个数为m个为止。但这个方法有个弱点，就是要插入一个数时，判断集合中是否存在该数，如果其存在，则要继续取样直到取到一个不在原集合中的数，重复取样需要很大的开销，而且越到后来开销越大。&n
# 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 |
|------|---
在机器学习与随机采样的结合中，提升模型性能与泛化能力是技术人员持续关注的课题。针对“采样 随机 机器学习”所出现的问题，我记录了以下的复盘过程。
### 问题背景
在开发某分类模型的过程中，发现存在样本不均衡、特征冗余等问题，导致模型的准确率和召回率未能达到预期。具体症状如下：
- 模型在训练集上表现良好，准确率高达95%。
- 在测试集上，准确率仅为60%，召回率为55%。
- 尝试使用不
前言 疫情期间统计核酸检测情况在学校这种人数众多的情况下是非常常见的需求，这个demo实现了核酸检测情况的统计。我做这个demo也属于迫不得已了（果然，人被逼急了潜力就会被激发）。 详细代码可在github中查看GitHub地址心路历程 我在成都读大学，最近开学正好处于疫情管控时期，我们学校规定学生到校必须进行核酸检测，而且每个班都要统计核酸检测情况。我是班委，统计工作自然就落到了我的身上。但好巧
