在这里,s[n]与周期为Q的采样序列p[n]在时间上的乘法会导致S[k]和P[k]在频率上的卷积(对于离散信号有一个额外的1/N因子)。从采样序列的DFT文章中,我们知道P[k]的频谱由Q个脉冲组成,位于频率bin k=0,以及k=±N/Q的整数倍。此外,这些频谱副本被缩小了一个Q因子。最后,一个信号与单位脉冲的卷积就是信...
示波器重采样技术是一种基于数字信号处理的技术,用于在示波器上对信号进行重新采样和重构。重采样技术的原理是在保持信号形态不变的情况下,通过改变采样率来实现对信号的重新采样,从而达到提高信号分辨率和减小噪声干扰的目的。 在示波器重采样技术中,主要包括两种方法:线性插值法和多项式插值法。...
如果你正在处理高度不平衡的数据集,重采样是可以提升模型准确率的一种技术。 欠采样是指从多数类中移除样本,以提供更多的平衡。 过度采样是指由于收集的数据不足,从少数类别中复制随机样本并充当样本。 然而,上述的两种方法都存在劣势,在取样不足的情况下删除样本会导致信息的损失。从少数类中重复随机样本会导致过度...
优点计算简单,速度快;缺点插值精度不高,边缘容易产生锯齿。 最邻近分配法是用于离散(分类)数据的重采样技术,因为它不会更改输入单元的值。该方法取距离输出图像上的像素点映射到输入图像上的位置最近的输入像素的灰度值作为输出图像上像素点的灰度值。 双线性插值法 优点,插值精度较高且计算量相对适中,一般选择最近邻...
所谓的重采样,就是改变音频的采样率、sample format、声道数等参数,使之按照我们期望的参数输出 为什么要重采样 为什么要重采样?当然是原有的音频参数不满足我们的需求 比如在FFmpeg解码音频的时候,不同的音源有不同的格式,采样率等,在解码后的数据中的这些参数也会不一致(最新FFmpeg 解码音频后,音频格式为AV_SAMPL...
虽然validation做的是随机采样,但是我们也要注意采样的全面性,或者说,根据样本标签的比例选取采样数据。时序的数据也需要我们手动处理。 之前说LOOCV的每个模型高度相关,所以会导致LOOCV方差增大(当然这不是很重要,是指做LOOCV多次的方差) validation一定要做在最外层,任何形式的偷看数据都会对验证造成不可控制的后果 ...
在信息科技迅速发展的当今时代,人工智能(AI)技术无疑是各行各业变革的重要推动力。近日,想象技术有限公司就其在AI领域的新进展引发了行业关注:该公司于2024年3月申请的“用于对样本集重采样的方法和数据处理系统”专利近日获批(公开号CN118709725A)。这一专利的核心在于利用深度学习技术对样本集进行重采样,从而大幅提...
欠采样和过度采样 如果你正在处理高度不平衡的数据集,重采样是可以提升模型准确率的一种技术。 欠采样是指从多数类中移除样本,以提供更多的平衡。 过度采样是指由于收集的数据不足,从少数类别中复制随机样本并充当样本。 然而,上述的两种方法都存在劣势,在取样不足的情况下删除样本会导致信息的损失。从少数类中重复...
重采样技术—Bootstrap 交叉检验 核心思想是通过保留一部份训练集数据作为检验集来估计真实检验集的错误率与模型拟合效果。常用的有留一法、K折交叉验证。 偏差方差权衡:使用的训练集数据越多,估计偏差越小,方差越大(相关性越高的方差越大) · 统计量:样本X1,…,Xn的函数g(X1,…,Xn)是一个统计量。所有对...
如果你正在处理高度不平衡的数据集,重采样是可以提升模型准确率的一种技术。 欠采样是指从多数类中移除样本,以提供更多的平衡。 过度采样是指由于收集的数据不足,从少数类别中复制随机样本并充当样本。 然而,上述的两种方法都存在劣势,在取样不足的情况下删除样本会导致信息的损失。从少数类中重复随机样本会导致过度...