地震图像处理所需要掌握的基本理论（一）多震源地震采集技术混合震源数据伪分离同时震源同时震源数据的分离技术地震数据分离技术CMP抽道集范数噪声模型滤波稀疏表示去噪不适定问题欠定方程 多震源地震采集技术其分为混合采集和同时激发采集。混合采集是按照震源随机编码在不同空间位置、以较短随机时间间隔进行激发，检波器连续接收地下介质反射信息响应，获得在时间空间上波长混合的地震记录；而同时激发采集则是在不同空间
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2023-12-18 23:43:15
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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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DataFrame.resample（规则，how = None，axis = 0，fill_method = None，closed = None，label = None，convention ='start'，kind = None，loffset = None，limit = None，base = 0，on = None，level =无）重新采样时间序列数据。频率转换和时间序列重采样的
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2023-11-02 14:21:17
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# 重采样技术在数据处理中的应用
在数据分析和机器学习中，重采样（Resampling）是一项重要的技术，它用于提高数据集的代表性、平衡数据分布，或者在模型评估中提供更可靠的结果。本文将介绍重采样的基本概念，常见的重采样方法，并通过Python示例代码进行演示。
## 什么是重采样
重采样是指在已有的数据集中进行样本选择，常用于以下几种情况：
1. **提高样本量**：在样本量不足的情况下
# 逆采样的Python代码实现
## 1. 简介
逆采样是一种常见的机器学习技术，用于处理类别不平衡的数据集。在某些情况下，我们可能会遇到一些类别的样本数量远远大于其他类别的情况，这会导致模型在训练时对于数量较少的类别的预测效果较差。逆采样技术通过减少数量较多的类别样本的数量或者增加数量较少的类别样本的数量，来平衡数据集，从而提高模型的预测能力。
在本文中，我将向你介绍逆采样的实现过程，并
原创
2023-08-12 09:48:25
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# 概率采样（Prob Sampling）在Python中的应用
概率采样是一种从总体中随机选择样本的技术，确保每个个体被选择的机会是已知的，通常是相等的。概率采样在许多应用领域都有着广泛的应用，包括统计学、机器学习和市场研究等。今天，我们将深入探讨概率采样的原理，并通过Python代码示例来进行更详细的说明。
## 概率采样的基本概念
概率采样的基本原理是根据每个个体被选择的概率来选择样本
# 自助采样：一种常用的数据采样方法
自助采样（bootstrap sampling）是一种常用的数据采样方法，它可以用于解决统计学中的一些问题。本篇文章将介绍自助采样的原理、使用场景和具体的实现方式。同时，我们还会提供一些Python代码示例来帮助读者更好地理解和应用自助采样。
## 自助采样的原理和用途
自助采样是一种基于重复采样的方法，它的基本原理是从原始数据集中有放回地随机抽取样本，
原创
2023-08-13 18:19:52
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# 实现“下采样python代码”
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“下采样python代码”。下采样是一种信号处理中常用的方法，用于减少采样率以降低数据量，同时保持数据的主要特征。在本文中，我将向你展示实现下采样的流程，并解释每个步骤需要做什么以及使用的相关代码。
## 2. 实现流程
下面是实现“下采样python代码”的流程，可以使用表格展示步骤：
``
原创
2024-03-01 03:26:27
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注：本文中所有公式和思路来自于邹博先生的《机器学习升级版》，我只是为了加深记忆和理解写的本文。第一次接触到采样这个词的时候我感觉别扭，因为觉得不是有现成的样本数据么，直接处理后喂给模型不就行了么干嘛要多此一举呢？其实我们可以这样来理解采样：采样时前提是我们已经确定一个系统(概率分布)，但是不知道满足该分布背后的参数，然后我们根据这个概率分布从所有的样本中采样出n个样本，那么这n个样本必然也是满足这
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2024-09-10 13:02:14
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interpolatetorch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样使用的插值算法取决于参数mode的设置支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spati
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2023-08-28 15:06:22
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文章目录参考资料1. 基本概念1.1 基于随机采样的路径规划算法1.2 概率路图算法(Probabilistic Road Map, PRM)1.3 PRM算法的优缺点1.4 PRM算法伪代码2. python代码实现 参考资料路径规划 | 随机采样算法Probabilistic Roadmaps (PRM)Probabilistic roadmap1. 基本概念1.1 基于随机采样的路径规划算
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2024-08-11 07:27:05
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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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作者 | 萝卜 本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分： 原理介绍Python实战原理介绍 与其花大量的时间对建好的模型进行各种
# 负采样数据的实现与指导
## 引言
在机器学习和深度学习中，负采样（Negative Sampling）是一种常用的技术，特别是在处理大规模的数据集时。它可以帮助我们有效地训练模型，提高模型的表现。本文将逐步指导你如何在Python中实现负采样数据的生成。
## 流程概述
在实施负采样之前，首先需要了解整个流程。下表概述了我们将在本文中执行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
# 图片降采样：Python实现与应用
在现代数码时代，图像处理是一个常见且重要的领域，特别是在计算机视觉与机器学习中。图像降采样（Downsampling）是一个常用的操作，尤其是在需要减少计算量或者传输带宽时。本文将带领大家了解图片降采样的基本概念及其在Python中的实现，并附带代码示例和可视化图示。
## 1. 什么是图片降采样？
图片降采样是指通过减少图像的分辨率，将图像数据转化为
原创
2024-10-12 04:43:50
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在数据分析和统计中，**bootstrap采样**是一种强大的统计方法，可以通过反复从样本中进行重采样来估计样本统计量的分布。在这篇博文中，我将详细介绍如何使用Python实现bootstrap采样，涵盖各个方面，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化。
### 版本对比
我们先来看看Python中的bootstrap采样库的不同版本对比，了解它们的兼容性和特性。这有
# 图片降采样：Python代码示例与流程解析
图片降采样是一种常见的图像处理技术，用于减少图片的分辨率，从而降低存储空间和提高处理速度。在本文中，我们将探讨如何使用Python进行图片降采样，并提供相应的代码示例。
## 什么是降采样？
降采样是一种图像分辨率降低的技术，它通过减少图像中的像素数量来实现。这通常涉及到对原始图像进行重新采样，以生成一个具有较低分辨率的新图像。
## 为什么
原创
2024-07-30 10:09:52
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自动混合精度torch. amp为混合精度提供了方便的方法，其中一些操作使用torch.float32（浮点）数据类型，而其他操作使用精度较低的浮点数据类型（lower_precision_fp）：torch.float16(half)或torch.bfloat16。一些操作，如线性层和卷积，在lower_precision_fp中要快得多。其他操作，如缩减，通常需要float32的动态范围。混合
一、视频采集视频采集把模拟视频转换成数字视频，并按数字视频文件的格式保存下来。所谓视频采集就是将模拟摄像机、录像机、LD视盘机、电视机输出的视频信号，通过专用的模拟、数字转换设备，转换为二进制数字信息的过程。在视频采集工作中，视频采集卡是主要设备，它分为专业和家用两个级别。专业级视频采集卡不仅可以进行视频采集，并且还可以实现硬件级的视频压缩和视频编辑。家用级的视频采集卡只能做到视频采集和初步的硬件
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2024-08-26 22:54:03
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以前对低通信号的采样定理简单理解为：必须要以信号的最高频率的2倍进行采样，否则就恢复不出来原信号，原因是采样频率Fs较小时，信号频谱发生了混叠，所以无法恢复。 仔细想想，这样理解当然正确，可以给出简单推导： 首先对信号采样相当于原信号与抽样信号T(t)相乘，而T(t)是周期性的单位冲激信号，傅里叶变换如下式： 时域相乘相当于频域卷积，所以采样后的信号的频谱就相当于的频谱的周期扩展， 周期就是1（也
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2024-01-29 06:54:17
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