一、反池化操作反池化操作有两种，一种是反最大池化，另一种是反平均池化。反池化是池化的逆操作，是无法通过池化的结果还原出全部的原始数据。因为池化的过程就只保留了主要信息，舍去部分信息。反最大池化 主要原理就是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。如上图，（图源网络）以下是我用在自编码结构中的一个
A／D变换器的性能参数 2.1 采样速率与分辨率 采样速率指模数变换的速率，而分辨率表示变换输出数字数据的比特数。这2个参数很重要，因为较高的采样速率与分辨率对应了高信噪比和较宽的信号输入带宽。近几年，A／D器件性能提高得很快，单是采样速率大约每两年就翻一倍。几种A／D器件的采样速率与分辨率如表1所示。2.2 信噪比 信噪比SNR（Signalto Noise Ratio）指信号均方根值与其他
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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不均衡数据的重采样在实际应用中，我们拿到的数据往往是正负样本比不均衡的，如：医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗、推荐系统推荐等。而许多算法在面对不均衡的样本时往往会出现问题。比如，最简单的，如果正负样本比例达到1:99，那么分类器将所有的样本都划分为负样本时的正确率能够达到99%，然而这并不是我们想要的，我们想要的往往是模型在正负样本上都有一定的准确率和召回率。那么，为什么很多分类模型面对均衡的
简介 从Oracle8i开始Oracle提供采样表扫描特性。 Oracle访问数据的基本方法有: 1.全表扫描 2.采样表扫描 3.全表随机读取 全表扫描(Full table Scan) 全表扫描返回表中所有的记录。执行全表扫描，Oracle读表中的所有记录，考查每一行是否满足WHERE条件。Or
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2021-07-09 11:23:00
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# Python对采样数据改变采样频率
## 引言
在数据处理和分析领域，经常需要处理采样数据并改变其采样频率。Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现这一目标。本文将介绍如何使用Python来对采样数据进行采样频率的改变。
## 整体流程
下面是实现这一目标的整体流程：
```mermaid
journey
title 采样数据改变采样频率流
• 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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欠采样方法总结从数据样本层面解决样本不平衡的方法，欠采样就是从多数类中删除样本 欠采样方法总结随机欠采样Edited Nearest Neighbours (ENN)Tomek LinksEasyEnsembleBalanceCascade原型选择和原型生成 随机欠采样从多数类别样本中随机选取一些剔除掉。使多数类别样本数目和少数类别样本数目相当，组成新的数据集。 缺点：可能会导致丢弃含有重要信息的
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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1. 什么是PCM？PCM(Pulse Code Modulation，脉冲编码调制)音频数据是未经压缩的音频采样数据裸流，它是由模拟信号经过采样、量化、编码转换成的标准数字音频数据。描述PCM数据的6个参数：Sample Rate 采样频率。8kHz(电话)、44.1kHz(CD)、48kHz(DVD)。Sample Size 量化位数。通常该值为16-bit。Number of Channel
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2023-09-04 13:18:30
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什么是Bootstrap抽样分布描述从总体的随机样本中获取统计量的每个可能值的可能性；换句话说，该大小的所有随机样本中有多大比率将得到该值。Bootstrap是一种通过抽取多个样本来估计抽样分布的方法，这些样本中包含单个随机样本的替换内容。这些重复样本称为重新采样的样本。每个重新采样样本的数量与原始样本相同。Bootstrap是非参数统计中一种重要的估计统计量，并可进行统计量区间估计的统计方法，也
一、采样：采样是对图像像素点的选择或拒绝，是一种空间操作1.上采样为了增加图像的大小，需要进行上采样——即增加一些在原来小图像中没有的像素1.1最近邻上采样from PIL import Image
import skimage.io as io
import matplotlib.pyplot as plt
im = Image.open('D:/test.jpg')
plt.imshow(i
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2023-08-18 13:23:59
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摘要：介绍ILA必须掌握的两种使用，ILA的高级使用Capture Control和Advanced Trigger（懂了后再来补）1.添加IP ILANumber of Probes添加要观察的信号数量；Sample Data Depth指的是调试的时候能够观察到的调试图的大小、数据的多少，1K选择1024，16K选择16384；Number of Comparators，我一般选择默认2Cap
重采样原理：线性插值 如上图所示，我们每10秒进行一次采样，共得到6个采样值，现在我们像每5秒进行一次采样，在不重新做实验的情况下，对原有数据进行重采样，采用线性插值的方式，也就是每两列中插入一列，并取其平均值。具体思路：首先将数据导入matlab,利用xlsread函数读取数据，在选择感兴趣区域，在放个循环进行插值，最后xlswrite一下就ok了。在我拿到实验数据时，确实想过用matlab,因
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
目录
一、简介
二、实例
1. (单通道、阻塞式)配置及实现方式
2. (单通道、中断式)配置及实现方式
3. (多通道、阻塞式)配置及实现方式
4. (多通道、DMA)配置及实现方式
一、简介
STM32 的ADC精度为 12 位，且每个 ADC 最多有 16 个外部通道。各通道的A/D转换可以单次、连续、扫描或间
Vivado中ILA（集成逻辑分析仪）的使用一、写在前面二、ILA(Integrated Logic Analyzer)的使用2.1 ILA查找2.2 ILA配置2.2.1 General Options2.2.2 Probe Ports三、ILA调用四、ILA联调4.1 信号窗口4.2 波形窗口4.3 状态窗口4.4 设置窗口4.5 触发条件设置窗口4.6 联合调试五、写在最后 一、写在前面
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
一、采样点数采样点数是一次向pc发送的数据量包含的点数，采样点数决定了每次传到pc内的数据量。比如点数设为1000，pc内会开辟初始大小1000的buffer（buffer大小可以自己改）, 每采1000点往pc传一次，程序每次从buffer读1000点进行处理。所以，如果每次处理需要更多数据，可以增加采样点数。FFT、IFFT的采样点数必须是2的指数，在频域一个频点对应时域的一次采样，所以FFT
数据重采样时间数据由一个频率转换到另一个频率降采样升采样import pandas as pdimport numpy as np#先生成一份时间序列数据rng = pd.date_range('1/1/2019', periods=90, freq='D')ts = pd.Series(np.random.randn(len(rng)), index=rng)ts.head...
原创
2022-01-11 15:46:46
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