降取樣,過取樣,欠取樣,子…
降取樣:2048HZ對訊號來說是過取樣了,事實上只要訊號不混疊就好(滿足尼奎斯特取樣定理),所以可以對過取樣的訊號作抽取,即是所謂的“降取樣”。
“取樣頻率從2048HZ到32HZ 每隔64個樣本,“??意思呢?降取樣的頻率怎麼是變化的啊?我對降取樣的原理不太熟悉。
把過取樣的資料,再間隔一定數再採一次的意思。過取樣了,頻譜解析度比較低。
那為什麼還過取樣啊,別使用2048HZ ,直接取樣頻率取為300HZ,不就免了降取樣了嗎?呵呵,這樣問是不是很幼稚啊,我瞭解的少,見笑了:L
在現場中取樣往往受具體條件的限止,或者不存在300HZ的取樣率,或除錯非常困難等等。若R>>1,則Rfs/2就遠大於音訊訊號的最高頻率fm,這使得量化噪聲大部分分佈在音訊頻帶之外的高頻區域,而分佈在音訊頻帶之內的量化噪聲就會相應的減少,於是,通過低通濾波器濾掉fm以上的噪聲分量,就可以提高系統的信噪比。
原取樣頻率為2048HZ,這時訊號允許的最高頻率是1024HZ(滿足尼奎斯特取樣定理),但當通過濾波器後使訊號的最高頻率為16HZ,這時取樣頻率就可以用到32HZ(滿足尼奎斯特取樣定理,最低為32HZ,比32HZ高都可以)。從2048HZ降到32HZ,便是每隔64個樣本取1個樣本。這種把取樣頻率降下來,就是降取樣(downsample)。這樣做的好處是減少資料樣點,也就是減少運算時間,在實時處理時常採用的方法。
過取樣:
過取樣概述
過取樣是使用遠大於奈奎斯特取樣頻率的頻率對輸入訊號進行取樣。設數字音訊系統原來的取樣頻率為fs,通常為44.1kHz或48kHz。若將取樣頻率提高到R×fs,R稱為過取樣比率,並且R>1。在這種取樣的數字訊號中,由於量化位元數沒有改變,故總的量化噪聲功率也不變,但這時量化噪聲的頻譜分佈發生了變化,即將原來均勻分佈在0 ~ fs/2頻帶內的量化噪聲分散到了0 ~ Rfs/2的頻帶上。右圖表示的是過取樣時的量化噪聲功率譜。
若R>>1,則Rfs/2就遠大於音訊訊號的最高頻率fm,這使得量化噪聲大部分分佈在音訊頻帶之外的高頻區域,而分佈在音訊頻帶之內的量化噪聲就會相應的減少,於是,通過低通濾波器濾掉
式中fm為音訊訊號的最高頻率,Rfs為過取樣頻率,n為量化位元數。從上式可以看出,在過取樣時,取樣頻率每提高一倍,則系統的信噪比提高3dB,換言之,相當於量化位元數增加了0.5個位元。由此可看出提高過取樣比率可提高A/D轉換器的精度。
但是單靠這種過取樣方式來提高信噪比的效果並不明顯,所以,還得結合噪聲整形技術。
過取樣技術原理介紹
假定環境條件: 10位ADC最小分辨電壓1LSB 為
假定沒有噪聲引入的時候, ADC取樣上的電壓真實反映輸入的電壓, 那麼小於1mv的話,如ADC在0.5mv是資料輸出為0
我們現在用4倍過取樣來, 提高1位的解析度,
當我們引入較大幅值的白噪聲: 1.2mv振幅(大於1LSB), 並在白噪聲的不斷變化的情況下, 多次取樣, 那麼我們得到的結果有
真實被測電壓白噪聲疊加電壓疊加後電壓
0.5mv 1.2mv 1.7mv 1 1mv
0.5mv 0.6mv 1.1mv 1 1mv
0.5mv -0.6mv -0.1mv 0 0mv
0.5mv -1.2mv -0.7mv 0 0mv
ADC的和為2mv, 那麼平均值為: 2mv/4=0.5mv!!! 0.5mv就是我們想要得到的
這裡請留意, 我們平時做濾波的時候, 也是一樣的操作喔! 那麼為什麼沒有提高解析度?是因為, 我們做滑動濾波的時候, 把有用的小數部分扔掉了, 因為超出了字長啊, 那麼0.5取整後就是
而過取樣的方法時候是需要保留小數部分的, 所以用4個樣本的值, 但最後除的不是4, 而是2! 那麼就保留了部分小數部分, 而提高了解析度!
從另一角度來說, 變相把ADC的結果放大了2倍(0.5*2=1mv), 並用更長的字長表示新的ADC值,
這時候, 1LSB(ADC輸出的位0)就不是表示1mv了, 而是表示0.5mv, 而(ADC輸出的位1)才是原來表示1mv的資料位,
下面來看看一下資料的變化:
ADC值相應位
0.5mv測量值
疊加白噪聲的4次過取樣值的和
滑動平均濾波2mv/4次
過取樣插值2mv/2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2mv/2=0.5mv, 將這個數作為11位ADC值, 那麼代表就是0.5mv 這裡我們提高了1位的ADC解析度。
這樣說應該就很簡單明白了吧, 其實多出來的位上的資料, 是通過統計輸入量的分佈, 計算出來的,
而不是硬體真正解析度出來的, 引入噪聲並大於1LSB, 目的就是要使微小的輸入訊號疊加到ADC能識別的程度(原ADC最小解析度).
理論來說, 如果ADC速度夠快, 可以無限提高ADC的解析度, 這是概率和統計的結果
但是ADC的取樣速度限制, 過取樣令到最後能被取樣的訊號頻率越來越低,
就拿stm32的ADC來說, 12ADC, 過取樣帶來的提高和侷限
解析度取樣次數每秒取樣次數
12ADC 1 1M
13ADC 4 250K
14ADC 16 62.5K
15ADC 64 15.6K
16ADC 256 3.9K
17DC 1024 976
18ADC 4096 244
19ADC 16384 61
20ADC 65536 15
要記住, 這些取樣次數, 還未包括我們要做的滑動濾波。
過取樣定義:就是用高於nyquist頻率進行取樣,好處是可以提高信噪比,缺點是處理資料量大。
直觀上講:取樣後的訊號是原來的訊號頻域延拓疊加,限帶訊號通常是離中心頻率越遠,幅度越低,因此取樣率越高混疊的情況越小
過取樣目的:就是要改變的噪聲的分佈,減少噪聲在有用訊號的頻寬內,然後在通過低通濾波器濾除掉噪聲,達到較好的信噪比,一般用在sigma-deltaDAC 或者ADC裡面。過取樣作用:能將噪聲擴充套件到更高的頻率,通過低通濾波器後,可使得
table {
border: #f2d69c 10px groove;
width: 95%;
padding: auto;
margin-left: 2.5%;
margin-right: 2.5%;
}
設定成這樣
如果資料很長的話,會突破9
降取樣:2048HZ對訊號來說是過取樣了,事實上只要訊號不混疊就好(滿足尼奎斯特取樣定理),所以可以對過取樣的訊號作抽取,即是所謂的“降取樣”。在現場中取樣往往受具體條件的限止,或者不存在300HZ的取樣率,或除錯非常困難等等。若R>>1,則Rfs/2就遠大於音 降取樣:2048HZ對訊號來說是過取樣了,事實上只要訊號不混疊就好(滿足尼奎斯特取樣定理),所以可以對過取樣的訊號作抽取,即是所謂的“降取樣”。
“取樣頻率從2048HZ到32HZ 每隔64個樣本,“??意思呢?降取樣的頻率怎麼是變化的啊?我對降取樣的原理不太熟悉。
把過取樣的資料,再間隔一定數再採一
取樣:
2048HZ對訊號來說是過取樣了,事實上只要訊號不混疊就好(滿足尼奎斯特取樣定理),所以可
以對過取樣的訊號作抽取,即是所謂的“降取樣”。
在現場中取樣往往受具體條件的限止,或者不存在300HZ的取樣率,或除錯非常困難等等。若
R>>1,則Rfs/2就
產品特性
支援全球NTSC/PAL/SECAM色彩解調一個10位模數轉換器(ADC),每通道4倍過取樣適用於CVBS、Y/C和YPrPb模式
模擬視訊輸入通道,內建片內抗混疊濾波器
ADV7280:最多4路輸入通道
ADV7280-M:最多8路輸入通道
視訊輸入支援CVBS
何為樣本分佈不均:
樣本分佈不均衡就是指樣本差異非常大,例如共1000條資料樣本的資料集中,其中佔有10條樣本分類,其特徵無論如何你和也無法實現完整特徵值的覆蓋,此時屬於嚴重的樣本分佈不均衡。
為何要解決樣本分佈不均:
樣本分部不均衡的資料集也是很常見的:比如惡意刷單、黃牛訂
計算機圖形學中不可避免的會涉及到影象分析與處理的相關知識,前些時間也重溫了下常用到的取樣、重建以及紋理貼圖等內容,並對其中的走樣與反走樣有了更多的認識,這裡小結一下。
1. 基本問題
訊號的取樣與重建過程中首先面臨著兩個基本的問題:
給定一個連續的
轉載來自:http://blog.csdn.net/maweifei/article/details/52443995
第一層——數學部分
CNN 的第一層通常是卷積層(Convolutional Layer)。輸入內容為一個 32 x 32 x 3 的畫素值陣列。現在
參考:知乎專欄專案中出現了二分類資料不平橫問題,研究總結下對於類別不平橫問題的處理經驗:1:為什麼類別不平橫會影響模型的輸出:許多模型的輸出類別是基於閾值的,例如邏輯迴歸中小於0.5的為反例,大於則為正例。在資料不平衡時,預設的閾值會導致模型輸出傾向與類別資料多的類別。因此可 [TOC]
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## 系列
1. [Sentry-Go SDK 中文實踐指南](https://mp.weixin.qq.com/s/ML
訓練誤差:在訓練集上的表現
泛化誤差:在任意一個數據樣本上表現的誤差
計算誤差:損失函式
在機器學習中,假設每個樣本都是獨立同分布與整體的,於是它訓練誤差期望 = 泛化誤差
一般情況下:由訓練資料集學到的訓練引數 使得 模型在訓練資料集上的表現優於或等於 測試資料集上的表現
模型選擇
連結:https://www.zhihu.com/question/20475750/answer/15249347,http://tiejunlab.com/viewthread.php?action=printable&tid=577 取樣定理是取樣過程 欠取樣或違反奈奎斯特(Nyquist)準則是 ADC 應用上經常使用的一種技術。射頻(RF)通訊和諸如示波器等高效能測試裝置就是其中的一些例項。在這個“灰色”地帶中經常出現一些困惑,如是否有必要服從 Nyquist 準則,以獲取一個訊號的內容。對於 Nyquist 和 Shannon 定理的檢驗將證明:ADC
機器學習講演算法之前,需要先弄懂很多概念,這些概念很多是來自統計學的,這也是為什麼傳統的機器學習叫做基於統計的機器學習。對這些概念的理解一定要牢,否則就像技術債,它一定會回來咬你讓你付出更大的代價。這也是為什麼在我們優達學城(Udacity)平臺上的機器學習課程中,第一部分不是講建模,而是先講模型的評估和驗 firmware 保存 ces fst pack 聯系 輸入 aptitude reboot 安裝ATI顯卡驅動(開源)(方法步驟來自Debian WiKi)
A.先升級可用的包
# aptitude upgrade
B.安裝下面3個包
# apt-get i reg 現象 最小 給定 推薦 替代 ble class net
http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_isotonic_regression.html#example-plot-isotonic-regre log pre 原來 exp 其他 str brush 支付 clas 查了下代碼:
$input->SetTime_expire(date("YmdHis", time() + 600));//二維碼過期時間。默認10min
10分鐘,沒問題。
網上查了下 date 子查詢 註意 string tde best ani rtm 測試
string sql = "select Code,DepartmentName"
+ ",(select top 1 Or http abc 分享 com 圖片 src ext images fec
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