Howtosignalprocessing
La réduction de l'échantillonnage, qui est également parfois appelée décimation, réduit le taux d'échantillonnage. L'échantillonnage ou l'interpolation augmente le taux d'échantillonnage.
- Qu'est-ce que l'échantillonnage et l'échantillonnage vers le bas?
- Qu'entend-on par lancement?
- Qu'est-ce que l'échantillonnage et l'échantillonnage dans l'apprentissage en profondeur?
- Pourquoi l'échantillonnage est-il utilisé?
Qu'est-ce que l'échantillonnage et l'échantillonnage vers le bas?
L'échantillonnage à la hausse est une "procédure de pading zéro" qui augmente le nombre d'échantillons d'un signal DT. Plus spécifiques, lors de l'échantillonnage en hausse, des zéros sont ajoutés entre les échantillons d'un signal. L'échantillonnage à la baisse est de diminuer la taille de l'échantillon.
Qu'entend-on par lancement?
L'échantillonnage est la méthode pour mettre des échantillons à valeur nul entre les échantillons réels pour augmenter le taux d'échantillonnage. Le nombre de zéros entre les échantillons est décidé par le facteur d'échantillonnage L (nombre de zéros = l-1).
Qu'est-ce que l'échantillonnage et l'échantillonnage dans l'apprentissage en profondeur?
Réduction des effectifs et inférieurs
Commençons par définir ces deux nouveaux termes: la réduction de l'échantillonnage (dans ce contexte) signifie une formation sur un sous-ensemble disproportionnellement bas des exemples de classe majoritaire. La pondération signifie ajouter un exemple de poids à la classe échantillonnée égale au facteur par lequel vous avez échantillonné.
Pourquoi l'échantillonnage est-il utilisé?
Le but de l'échantillonnage est de manipuler un signal afin d'augmenter artificiellement le taux d'échantillonnage. Ceci est fait par... L'échantillonnage est un moyen efficace de réduire le temps entre les échantillons d'un signal sans rééchantillonner le signal d'origine.
