降取樣因子/下采樣因子 CNN down-samples

阿新 • • 發佈：2019-02-10

參考 https://baike.baidu.com/item/%E9%99%8D%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%9B%A0%E5%AD%90/15699176?fr=aladdin

降取樣因子（常用表示符號為M）一般是大於1的整數或有理數。

這個因子表達了取樣週期變成原來的幾倍大，或者等價地表示取樣率變成原來的幾分之一。

由於降取樣降低了取樣率，因此需要保證在新的較低的取樣率下奈奎斯特取樣定理仍然成立。

參考 https://baike.baidu.com/item/%E9%99%8D%E9%87%87%E6%A0%B7%E5%9B%A0%E5%AD%90/15699176?fr=aladdin降取樣因子（常用表示符號為M）一般是大於1的整數或有理數。這個因子表達了取樣週期變

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

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

影象金字塔概念： 1. 我們在影象處理中常常會調整影象大小，最常見的就是放大(zoom in)和縮小（zoom out），儘管幾何變換也可以實現影象放大和縮小，但是這裡我們介紹影象金字塔 2. 一個影象金字塔式一系列的影象組成，最底下一張是影象尺寸最大，最上方的影象尺寸最

通常所說的取樣指的是下采樣，也就是對訊號的抽取。其實，上取樣和下采樣都是對數字訊號進行重採，重採的取樣率與原來獲得該數字訊號（比如從模擬訊號取樣而來）的取樣率比較，大於原訊號的稱為上取樣，小於的則稱為下采樣。上取樣的實質也就是內插或插值。下采樣的定義：對於一個樣值序列間隔幾個樣值取樣一次，這樣

影象的上取樣（upsampling）與下采樣（subsampled）縮小影象（或稱為下采樣（subsampled）或降取樣（downsampled））的主要目的有兩個： 1、使得影象符合顯示區域的大小；2、生成對應影象的縮圖。放大影象（或稱為上取樣（upsampling）或影象插值（

在上取樣的情況下，可能需要注意如何使用插值來計算細粒度的觀測值在向下取樣的情況下，在選擇用於計算新聚合值的彙總統計資訊時可能需要小心。也許有兩個主要原因讓你對重新取樣你的時間序列資料感興趣: 1.問題框架:如果您的資料與您希望進行預測的頻率相同，則可能需要重新取樣。 2.特徵工程

影象金字塔（也叫高斯金字塔）：同一影象不同分辨律的子圖集合。向下取樣的過程：從Gi得到Gi+1的過程: 1.對影象Gi進行高斯卷積。 2.刪除所有行和列。向上取樣的過程：從Gi得到Gi-1的過程： 1.行和列擴充套件為原來的兩倍，用0填充。 2.使用

在影象處理中，影象的縮放常常會利用到。影象金字塔概念就和影象的縮放相關。如果把正常大小的圖片放在金字塔結構的中間，那麼金字塔的上部就相當於圖片的收縮，金字塔的地步就相當於圖片的放大。金字塔結構有兩種，分別是高斯金字塔和拉普拉斯金字塔。在本次學習中，接觸到的是高斯金字塔，我們

參考： http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365 縮小影象（或稱為下采

插值 Bilinear interpolation would be order=1, nearest is order=0, and cubic is the default (order=3). 舉例說明 import nump

Imblearn package study 1. 準備知識 Sparse input For sparse input the data is converted to the Compressed Sparse Rows r

最近看一篇影象去霧的論文，看到演算法中使用了影象的下采樣和上取樣，就去了解了一下。上下采樣的評判標準為看重(chong)取樣時的取樣頻率與第一次取樣將連續訊號變為離散訊號時的取樣頻率相比的大小，若小於第一次的取樣頻率則為下采樣，若大於第一次的取樣頻率則為上取樣。下采樣在影象處

在U-net下采樣後時，通過polling層，可能會出現這種情況，37*37feature maps 壓縮成18*18大小，但在上取樣過程中，利用 nn.ConvTranspose2d()通常變為36*36大小的feature maps,不同大小的feature maps在進行concat時會報

參考： http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365 縮小影象（或稱為下

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model

原文地址：http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 縮小影象（或稱為下采樣（subsampled）或降取樣（downsampled））的主要目的有兩個：1、使得影象符合顯示區域的大小；2、生

一、下采樣所有資料存在DataFrame物件df中。資料分為兩類：多數類別和少數類別，資料量相差大。資料預處理已將多數類別的Label標記為1，少數類別的Label標記為0。 import numpy as np import pandas as pd def lo

我們使用因子 p=2，對一維訊號 x 進行上取樣（一般為插入 0），則取樣後的訊號的長度為： (len(x) - 1) * (p-1) + len(x) == len(x)*p - p + 1