作为imblearn介绍的第二节,介绍imblearn中上采样的方法和基本原理。基本用法框架from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)针对不同的上采样算法,修
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2023-08-17 23:17:24
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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
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2024-06-28 14:37:47
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问题描述：对WAV波形音乐进行重新采样，并生产新文件。思考一下，然后到文末查看参考代码：1）我们是如何听到声音的？2）采样频率对听觉效果有什么影响？3）Python有什么库可以用来操作WAV音乐？参考代码（需要安装扩展库scipy）：运行后生成的新文件如下，新文件体积变为原来的五分之一，但听起来音质还算不错。
原创
2023-06-10 06:51:31
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目录介绍线性内插法样条插值使用抗锯齿过滤器进行重采样缺失样本的重采样重建大缺口用局部估计重建间隙介绍 随着廉价数据采集硬件的出现，你经常可以获得以固定间隔快速采样的信号。这允许获得对基础信号的精确近似。但是，当测量的数据被粗略采样或丢失重要部分时，会发生什么情况呢？如何推断已知样本之间各点的信号值？线性内
# 如何在Python中进行时间分辨率重新采样
在数据分析和处理领域，时间序列数据的重新采样经常被使用。通过重新采样，我们可以将时间序列的数据的时间分辨率进行更改，例如将分钟数据转化为小时数据，或将日数据转化为月数据。在这篇文章中，我们会逐步教你如何在Python中实现时间分辨率的重新采样。每一个步骤及其代码都会详细说明，并且我们也会用图表和关系图来增加理解的深度。
## 流程概述
以下是实
原创
2024-09-02 05:28:36
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为什么要进行音频重采样从设备采集的音频数据与编码器要求的数据不一致扬声器要求的音频数据与要播放的音频数据不一致更方便运算，例如：处理回音消除时，需要将音频数据转换成单声道的数据，方便计算ffmpeg重采样主要APIswr_init ： 初始化重采样上下文swr_alloc_set_opts： 设置重采样参数swr_convert： 重采样swr_free： 释放重采样上下文空间重采样初始化重采样上
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2024-04-12 20:38:01
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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
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2023-09-21 10:27:37
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有些地方还没看懂， mark一下
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effic
## Android音频重新设置采样率
在Android开发中，我们经常需要处理音频数据。有时，我们可能需要重新设置音频数据的采样率。本文将介绍如何在Android平台上重新设置音频数据的采样率，并提供相应的示例代码。
### 什么是采样率？
在音频处理中，采样率是指每秒钟对音频进行采样的次数。采样率的单位是赫兹（Hz），常见的采样率有44100Hz、48000Hz等。采样率越高，音频质
原创
2023-12-01 06:03:54
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在声纹识别中，为了满足对不同采样率的要求，常需要对语音进行重采样。重采样即将原始的采样频率变换为新的采样频率以适应不同采样率的要求。实现重采样的传统方法有三种：一是若原模拟信号x(t)可以再生，或是已记录下来，那么可以进行重新采样；二是将x(n)通过数模转换D/A变成模拟信号x(t)，对x(t)经模数转换A/D在重新采样；三是L/M倍采样率转换算法，对采样后的数字信号x(n)，在“数字域”做采样率
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2023-10-23 15:55:45
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# Python采样：简单实用的技巧
在数据科学和机器学习的领域，采样是一个重要的概念。采样是从一个数据集中选择一部分数据的过程，常用于将庞大的数据集简化为更小、更易于处理的样本，以提高计算效率和分析速度。本文将介绍Python中的采样方法，并提供代码示例，帮助你理解如何在实际应用中使用采样技术。
## 1. 采样的概念
采样旨在通过对数据集的子集进行研究来推断整体特征。根据不同的需求，常用
原创
2024-08-10 04:43:43
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1.随机采样python代码：import random
sample = random.sample(population, k)解读：random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本，返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象，k为采样数量。2.等距采样python代码import numpy as np
sample
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2023-08-14 12:40:41
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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，则图像越小，分辨率越低高斯金字塔：用于下采样。高斯金字塔是最基本的图像塔。原理：首先将原图像作为最底层图像G0（高斯金字塔的第
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2024-06-30 04:53:55
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Python作为目前最为流行的编程语言之一，它在数据分析和机器学习领域发挥着十分重要的作用。在大家的日常应用过程中，对于数据的清洗，可视化等等，大都采用例如pandas，scikit-learn，matplotlib等库。但是除了上述的库之外，还有其他的一些数据处理的python库，小编今天就和大家分享一下。
1.Wget利用Wget从网页链接获取数据是其一个非常重要的应用点，
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2023-08-22 15:39:36
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一、SMOTE原理SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique 即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。SMOTE步骤__1.选一个正样本红色圈覆盖 SMOTE步骤__2.找到该正样本的K个近邻（假设K = 3） SMOTE步骤__3.随机从K个近邻中选出一个样本绿色的
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2024-05-28 15:36:13
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去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional
过采样1．过采样的原理过采样的方法有随机过采样和SMOTE法过采样。（1）随机过采样随机过采样是从100个违约样本中随机抽取旧样本作为一个新样本，共反复抽取900次，然后和原来的100个旧样本组合成新的1000个违约样本，和1000个不违约样本一起构成新的训练集。因为随机过采样重复地选取了违约样本，所以有可能造成对违约样本的过拟合。（2）SMOTE法过采样SMOTE法过采样即合成少数类过采样技术，
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2023-10-18 21:34:27
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背景:对于一些需要快速验证传感器性能,或者某些实验需要快速采集数据并且需要直观显示成波形或者图片, 搭建一个简易方便的数据采集分析系统是有必要的.本文主要介绍以下几个方面:数据采集整体框架.Pc使用python设定相关参数: fs, 采样点数 采样时间 etc..MCU使用自带ADC 根据pc设定的采样率fs进行采集后通过uart将数据回传.Python可以直接对数据简单处理,或者保存成csv方便
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2023-07-07 10:54:50
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最远点采样是三维点云分割中常用到的下采样方法，通过下采样更少点获取邻域点云块的更高维特征，丰富点云的特征提取。原理：设待处理点云块共有N个点，需从中采样M个点先随机选定该待处理点云块中的一个点作为初始点i；然后计算待处理点云中剩余N-1个点到该初始点i的距离，选择距离最远的那个点作为第二个点j，此时采样点云块M={i，j}；再计算待处理点云中剩余N-2个点到采样点云块M={i，j}的距离，比较N-
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2023-08-11 17:18:39
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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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