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欠采樣，什么叫過采樣

來源：整理 時間：2024-12-24 23:28:16 編輯：智能門戶 手機版

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1，什么叫過采樣

一般模數(shù)轉(zhuǎn)換時會采用的，采樣頻率有要求，一般頻率越大恢復(fù)的越好，反之亦然，我就知道這點

什么叫過采樣

2，請教undersampling

undersampling,欠采樣技術(shù),我理解就是用較低的頻率去采樣較高的頻率.
等出差回國有時間我會發(fā)點Analog的講談上來過幾天，OK

請教undersampling

3，求問數(shù)字下采樣跟數(shù)字下變頻一樣么

你問的是數(shù)字欠采樣和數(shù)字下變頻吧！這完全是兩概念，數(shù)字下變頻就是通過混頻的方式，降低信號的載波頻率，數(shù)字欠采樣是相對耐奎斯特采樣定律而言，當采樣頻率fs<2fc時，就是欠采樣，反之為過采樣。

求問數(shù)字下采樣跟數(shù)字下變頻一樣么

4，帶通采樣的欠采樣信號怎么進行恢復(fù)

欠采樣信號把高頻型號搬運到了低頻，恢復(fù)的話涉及到頻譜搬運和濾波，實際操作并不容易
欠采樣時，信號采集量較少，失真大，不易還原；過采樣時，信號采集量較多，失真小，容易還原；臨界采樣介于二者之間！

5，數(shù)字圖像處理中為什么圖像放大可以看做過采樣縮小可以看做欠采樣

圖像放大是個數(shù)字圖像處理的過程，常見的有插值方法。圖像放大，使得圖像的細節(jié)更清晰，用空間頻率來描述的話，頻率分辨率更高，比如放大前一個像素位置大小對應(yīng)某個空間／角度分辨率，放大后，一個像素的大小對應(yīng)的分辨率更小，更清晰，所以可以達到過采樣。反之，縮小，也可以實現(xiàn)欠采樣。只是這里的過采樣和欠采樣，是根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)和處理要求而確定，不是肯定過了或者欠了。

6，數(shù)據(jù)挖掘中的分類問題

這叫resampling重采樣，欠采樣意思明白但這個詞不合適如果要求減少多樣本類的數(shù)據(jù)比例而不影響分類精度，沒有其它信息的話重采樣應(yīng)該應(yīng)盡可能保持該類的分布概率密度。有信息的話比如知道類分布模式或是分類面特征，可以參考SVM的思想重采樣從分類邊界開始向兩側(cè)密度漸降重采樣。若能排序則直接取前90%即可。
Data mining can be used to uncover patterns in data but is often carried out only on samples of data. The mining process will be ineffective if the samples are not a good representation of the larger body of data. Data mining cannot discover patterns that may be present in the larger body of data if those patterns are not present in the sample being "mined". Inability to find patterns may become a cause for some disputes between customers and service providers. Therefore data mining is not foolproof but may be useful if sufficiently representative data samples are collected. The discovery of a particular pattern in a particular set of data does not necessarily mean that a pattern is found elsewhere in the larger data from which that sample was drawn. An important part of the process is the verification and validation of patterns on other samples of data.The related terms data dredging, data fishing and data snooping refer to the use of data mining techniques to sample sizes that are (or may be) too small for statistical inferences to be made about the validity of any patterns discovered (see also data-snooping bias). Data dredging may, however, be used to develop new hypotheses, which must then be validated with sufficiently large sample sets
數(shù)據(jù)挖掘(data mining-dm)是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、或其它信息庫中的大量數(shù)據(jù)中挖掘有趣知識的過程川。數(shù)據(jù)挖掘有時也稱作kdd, kdd(knowledge discovery in databases-kdd:知識發(fā)現(xiàn))即是基于數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)，指的是從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的、易被理解的信息。實質(zhì)上，這兩個概念的內(nèi)涵大致相同，只是從不同的角度認識問題而已。譬如人工智能的研究人員傾向于講kdd，而計算機和信息技術(shù)專家通常說數(shù)據(jù)挖掘。
文章TAG：采樣什么過采樣欠采樣

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