- Qu'est-ce que le sous-échantillonnage et le suréchantillonnage dans le traitement du signal numérique?
- Qu'est-ce que le suréchantillonnage dans le traitement du signal?
- Quelle est la différence entre le sous-échantillonnage et le suréchantillonnage?
- Qu'est-ce qui cause le sous-échantillonnage et le suréchantillonnage?
Qu'est-ce que le sous-échantillonnage et le suréchantillonnage dans le traitement du signal numérique?
Le sur-échantillonnage implique d'avoir beaucoup plus d'échantillons que la fréquence d'intérêt la plus élevée, et le sous-échantillonnage implique que nous considérons la bande passante d'intérêt avec une harmonique plus élevée de l'horloge d'échantillonnage (efficacement).
Qu'est-ce que le suréchantillonnage dans le traitement du signal?
Dans le traitement du signal, le suréchantillonnage est le processus d'échantillonnage d'un signal à une fréquence d'échantillonnage significativement plus élevé que le taux de nyquist. Théoriquement, un signal limité à la bande passante peut être parfaitement reconstruit s'il est échantillonné au rythme de Nyquist ou au-dessus.
Quelle est la différence entre le sous-échantillonnage et le suréchantillonnage?
Méthodes de suréchantillonnage dupliquent ou créent de nouveaux exemples synthétiques dans la classe minoritaire, tandis que les méthodes de sous-échantillonnage suppriment ou fusionnent des exemples dans la classe majoritaire. Les deux types de rééchantillonnage peuvent être efficaces lorsqu'ils sont utilisés isolément, bien que peuvent être plus efficaces lorsque les deux types de méthodes sont utilisés ensemble.
Qu'est-ce qui cause le sous-échantillonnage et le suréchantillonnage?
Motivation pour le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage. Le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage impliquent l'introduction d'un biais pour sélectionner plus d'échantillons dans une classe que dans un autre, pour compenser un déséquilibre qui est déjà présent dans les données, soit susceptible de se développer si un échantillon purement aléatoire a été prélevé.