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
首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样方式不是我想要的（最邻近采样，对于采样间隔较大的数据十分不友好），因此又探索了下，在此记录，也方便后续自己再次学习。再次说明，这个代码不是我写的，原创我找不到，网上大家发布的都是一个代码，我只是对这个代码加了一个
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2024-04-22 10:09:54
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一 、Sentinel-2 哨兵二号简介Sentinel-2 是高分辨率多光谱成像卫星，一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天。分为2A和2B两颗卫星。2A于2015年6月23日01:52 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。2B于2017年3月07日北京时间9时49分 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。两者同时进入运行状态后，每5天可完成一次对地球赤道地区的完整成像，而对于纬度较
“ 对遥感影像重采样是遥感数据预处理常用的手段之一，本节重点讲解高、低分辨率图像重采样原理与方法。”思来想去，如果一味地给大家直接上代码，会显得有些枯燥无聊，可读性会有所降低。为了提高大家阅读的积极性，从本节开始，给大家展现一些高清遥感图像实例（封面图）。这样既可以学习到遥感科学在实际生活中的用途，还可以体会遥感之美。怎么突然觉得自己好有情怀？？？下面请先看封面简介：图像来自LandSa
本篇文章中，我们一起探讨了OpenCV中重映射和SURF特征点检测相关的知识点，主要一起了解OpenCV中重映射相关的函数remap，SURF算法在OpenCV中的体现与应用。此博文一共有三个配套的麻雀虽小但五脏俱全的示例程序，其经过浅墨详细注释过的代码都在文中贴出，且文章最后提供了综合示例程序的下载。 依然是先看看程序运行截图。重映射：  
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2024-05-20 19:27:33
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先上代码 后面讲原理二次采样工具类public class BitmapUtils {
/**
* @param filePath 要加载的图片路径
* @param destWidth 显示图片的控件宽度
* @param destHeight 显示图片的控件的高度
* @return
*/
public static Bitmap getBitmap(String filePa
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2024-06-12 10:55:48
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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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第二步：迭代器构建在文件夹下面新建一个【工具箱】，并在此工具箱下面新建【批量重采样】模型，只需要右键选中工具箱，在弹出的面板中选中新建【模型】即可这里是对栅格数据进行重采样，所以迭代器需要选择【栅格】迭代器，你只需要依次点击【插入】→【迭代器】→【栅格】添加完【栅格】迭代器，双击，在弹出的迭代器面板中【工作空间或栅格目录】：选择保存栅格数据的文件夹；【栅格格式】：选择“TIF”类型Arcgis栅格
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2023-06-28 22:57:52
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介绍了SMOTE算法的MATLAB程序，简单易上手
在机器学习领域，时常会出现某一类的样本数量远远低于其他类的情况，即类不平衡问题。解决类不平衡问题通常有三种思路：1. 欠采样2.过采样3.代价敏感学习要解决类不平衡问题可以参考以下文献：《Learning from Imbalanced Data》本文主要介绍SMOTE算法的使用。SMOTE算法是一种过
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2024-07-28 14:01:36
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## Python 重采样指南
在数据分析和科学计算的领域，重采样是一种常见的技术，尤其是在处理时间序列数据时。重采样的目的是改变数据的频率，比如将每日数据转换为每小时数据，或者将每分钟的数据汇总为每日数据。本文将指导你如何使用 Python 进行重采样。
### 整体流程
为了实现 Python 重采样，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作~
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有大量.tif格式遥感影像的文件夹；且其中除了.tif格式的遥感影像文件外，还具有其它格式的文件。 我们
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2023-10-11 09:36:00
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模拟信号和离散信号（数字信号）在音频领域的模拟信号是指存在于自然界中的原始音频，有2个连续指标——时间连续、幅值连续。数字信号是指对音频进行采样后，在计算机中通过离散信号来代表原始的模拟信号。关于数字信号、采样，数字信号和模拟信号的关系具体可参见以下这篇文章所表述的。重采样介绍音频的重采样一般可用于DSP等数字信号处理领域，也就是对数字信号进行处理。比如将原本的48k采样率的原信号，通过重采样（降
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2024-05-15 14:50:31
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什么叫音频重采样音频重采样（Audio Resample）：将音频A转换成音频B，并且音频A、B的参数（采样率、采样格式、声道数）并不完全相同。比如：音频A的参数采样率：48000采样格式：f32le声道数：1音频B的参数采样率：44100采样格式：s16le声道数：2为什么需要音频重采样这里列举一个音频重采样的经典用途。有些音频编码器对输入的原始PCM数据是有特定参数要求的，比如要求必须是441
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2023-07-08 23:58:58
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一开始想用C写，结果字符串处理太麻烦放弃了。听了老师的话说可以用一门新语言写写，那就顺便试试。实验一：程序语言的重复率检查实验目的: 通过编写一个重复率检查程序，掌握编译器的预处理方法。实验要求：（1）打开两个C或C++或其它程序语言文件，并显示两个文件内容； （2）对比两个程序语言源文件，进行重复率检查，给出重复率；注：重复率:连续有n个词相同则计一次重复，n可以通过界面设置进行调整，给出程序设
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2023-11-13 10:30:40
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重新取样将在您缩放图片时更改图像数据的数量。当缩减像素取样（减少像素的数量）时，将从图像中删除一些信息。当向上重新取样（增加像素的数量或增加像素取样）时，将添加新的像素。可以指定插值算法来确定如何添加或删除像素。 1. 最近相邻插值算法/最近邻法最近相邻插值算法(Nearest
Neighbour Interpolation)一种速度快但精度低的图像像素模拟方法。该法针对于二维图像 “取
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2024-01-28 14:38:43
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第四章. Pandas进阶 4.9 时间序列重采样（resample）在Pandas中，对时间序列频率的调整称为重采样，即时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程，由周统计变成月统计 1).语法： 4.8章 第4点 已介绍过：链接: DataFrame.resample2).示例：import pandas as pd
#重采样：将1分钟的时间序列转换成5分钟
index=pd.date_ra
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2023-12-28 09:28:09
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这几天在调试图像采集和图像压缩的程序，遇到一些问题，暂时记录一下！ 1、图像采集的基本流程是：FPGA通过CameraLink得到相机输出的RAW data，在DDR3在做个缓存，最后通过UDP协议从千兆网口输出至上位机。整个处理流程没有对数据做算法方面的处理，程序结构上比较简单。程序调试过程中遇到的问题也不是很多，主要为跨时钟域的信号和数据的处理，还有数据存取时序的问题，开始调试因为这
在处理音频数据时，重采样是一项重要的操作，尤其是在需要调整音频文件采样率以适应特定格式或设备时。以下是关于如何用 Java 实现音频重采样的详细过程记录。
### 环境准备
在实现音频重采样之前，需要确保开发环境准备妥当。以下是软硬件要求，同时也附上相关安装命令：
- **软件要求**：
- Java Development Kit (JDK) 1.8+
- Maven 或 Grad
之前对于RF信号下采样这个问题特别的懵，上采样我是知道的，其中一种方法就是对于矩阵插值，使得它具有更多的信息。但是下采样，我查了很多资料，在知网上看到一篇论文（好像不是计算机领域的），他对于矩阵下采样就是删除特定的列和行，比如是8 * 8的矩阵，那就删除2 4 6 8列和行，得到一个含1 3 5 7列和行的4 * 4大小的矩阵。上周开了组会，刚好听一个很厉害的师兄在查新汇报中说到了RF信号下采样的
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2023-11-23 21:40:25
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