Howtosignalprocessing
- Qu'est-ce que les réductions de réduction dans Python?
- Comment échantillonner un signal dans Python?
- Comment réduisez-vous les données?
- Que signifie l'image des échantillons?
Qu'est-ce que les réductions de réduction dans Python?
La réduction de l'échantillonnage fait référence à la suppression des enregistrements des classes majoritaires afin de créer un ensemble de données plus équilibré. Le moyen le plus simple de réprimer les classes majoritaires est en supprimant au hasard des enregistrements de cette catégorie.
Comment échantillonner un signal dans Python?
Échantillonner le signal après avoir appliqué un filtre anti-aliasing. Par défaut, un filtre CHEBYSHEV TYPE I COMMANDE est utilisé. Un filtre FIR de 30 points avec fenêtre Hamming est utilisé si le FTYPE est «FIR». Le signal à réduction, comme un tableau à n dimensions.
Comment réduisez-vous les données?
y = échantillon de descente (x, n) diminue la vitesse d'échantillon de x en gardant le premier échantillon puis chaque échantillon n th après le premier. Si x est une matrice, la fonction traite chaque colonne comme une séquence distincte. y = downsample (x, n, phase) spécifie le nombre d'échantillons par lesquels compenser la séquence échantillonnée.
Que signifie l'image des échantillons?
La réduction de l'échantillonnage est la réduction de la résolution spatiale tout en maintenant la même représentation bidimensionnelle (2D). Il est généralement utilisé pour réduire les exigences de stockage et / ou de transmission des images. L'échantillonnage est l'augmentation de la résolution spatiale tout en maintenant la représentation 2D d'une image.
