Howtosignalprocessing
- Quel est le but du suréchantillonnage?
- Combien devriez-vous suréchantillonner?
- Qu'est-ce que le suréchantillonnage dans la collecte de données?
- Qu'est-ce que le suréchantillonnage dans l'IA?
Quel est le but du suréchantillonnage?
Le suréchantillonnage est capable d'améliorer la résolution et le rapport signal / bruit, et peut être utile pour éviter l'aliasing et la distorsion de phase en relaxant les exigences de performance du filtre anti-aliasage. Un signal serait suréchantillonné par un facteur de n s'il est échantillonné à n fois le taux de nyquist.
Combien devriez-vous suréchantillonner?
Choisir un taux de suréchantillonnage 2x ou plus indique l'algorithme pour augmenter le signal entrant, ce qui augmente temporairement la fréquence Nyquist, il y a donc moins d'artefacts et un aliasing réduit. Des niveaux plus élevés de suréchantillonnage entraînent moins d'aliasing dans la plage audible.
Qu'est-ce que le suréchantillonnage dans la collecte de données?
Le suréchantillonnage aléatoire consiste à compléter les données de formation avec plusieurs copies de certaines classes minoritaires. Le suréchantillonnage peut être fait plus d'une fois (2x, 3x, 5x, 10x, etc.) C'est l'une des premières méthodes proposées, qui se sont également révélées robustes.
Qu'est-ce que le suréchantillonnage dans l'IA?
Overs-échantillonnage - Duplication des échantillons de la classe minoritaire. Sous-échantillonnage - Suppression d'échantillons de la classe majoritaire.
