一、采样定理 只要采样频率高于信号最高频率的两倍，就可以从采样信号中恢复出原始信号。 二、过采样和欠采样 1、采样频率高于信号最高频率的两倍，这种采样被称为过采样。...2、采样频率低于信号最高频率的两倍，这种采样被称为欠采样。 三、基带信号和频带信号的采样 1、对基带信号进行欠采样是无法从采样信号中恢复出原始信号的，因此基带信号的采样都是过采样。...2、对频带信号进行采样可以是过采样，也可以是欠采样。只要保证采样频率高于原始信号带宽的两倍，就可以从欠采样信号中恢复出原始信号。...“低通采样定理”可简称“采样定理”在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息...“低通采样定理”可简称“采样定理”在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息
这个时候我们就需要用到负采样（negative sampling）的技术。 下面通过Skip-Gram来讲解负采样技术。...我们重点关注隐层 – 输出层这里的权重，这里总共有400*10000=4,000,000个权重。也就是说，如果我们不做任何改进的话，每一次的训练都需要更新4,000,000个权重。...为了提升训练的速度，减少更新权重的数量，我们就需要对节点进行负采样。首先来了解两个概念 postive word 和 negative word。...负采样的目的就是在 negative word 中，找出一部分节点进行权重的更新，而不需要全部都更新。...负采样的本质：每次让一个训练样本只更新部分权重，其他权重全部固定；减少计算量；（一定程度上还可以增加随机性） 参考1 参考2 参考3 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
采样速率是ADC重要参数之一，围绕采样速率，有一条著名的定理：奈奎斯特采样定理。...采样定理： 只要采样频率大于或等于有效信号最高频率的两倍，采样值就可以包含原始信号的所有信息，被采样的信号就可以不失真地还原成原始信号。...为方便介绍，我们统称之为采样定理。 在详细介绍采样定理之前，我们一定要知道一个非常有趣的频率现象：‘任何模拟信号，在离散化后，在频率上都会按照采样率周期性延拓。’...采样定理与过采样率 上文中的fa是信号的带限（信号的最大频率范围），2*fa是采样定理的基本要求；M*2*fa中，M就是过采样率，过采样率是对‘采样定理的最低采样频率’而言的。...过采样率M每提高4倍，可以让ADC分辨率B提高1bit。举例如下： 过采样率分别为4、16、64，ADC分辨率B分别会提高1、2、3bit。这个后面会继续深入介绍。
详细推导过程在公众号后台回复：过采样 下面就是经典的ADC SNR计算公式。...Fs/(2*BW)就是过采样率。...我们所说的过采样率每提高4倍，可以提高ADC 1bit的有效分辨率就是根据上面的公式来的，过采样率可以参考以前文章： 过采样系列一：采样定理与过采样率 为什么“过采样率每提高4倍，可以提高ADC 1bit...举个栗子： 当过采样率OSR为1时， 当过采样率OSR为4时， 对比公式1和公式2，只有红色框部分不同，即过采样带来的SNR收益和增加分辨率N是可以转化等效的。...量化误差与过采样率最经典的解释是频谱密度解释，篇幅有限，后面文章都会持续更新。
类别不均衡的数据 当我们遇到数据不均衡的时候，我们该如何做： 忽略这个问题 对占比较大的类别进行欠采样 对占比较小的类别进行过采样 忽略这个问题 如果我们使用不均衡的数据来训练分类器，那么训练出来的分类器在预测数据的时候总会返回数据集中占比最大的数据所对应的类别作为结果...下面的实验则使用了欠采样的方法。 对大类样本进行欠采样 处理类别不平衡数据的最常见和最简单的策略之一是对大类样本进行欠采样。...最简单的过采样方式就是对占比类别较小下的样本进行重新采样，譬如说创建这些样本的副本，或者手动制造一些相同的数据。...正如我们所看到，分别使用合适的过采样（第四张图）和欠采样（第二张图）在这个数据集上训练出来的模型差距并不是很大。...总结一下，当在交叉验证中使用过采样时，请确保执行了以下步骤从而保证训练的结果具备泛化性： 在每次交叉验证迭代过程中，验证集都不要做任何与特征选择，过采样和构建模型相关的事情 过采样少数类的样本，但不要选择已经排除掉的那些样本
0.219422 0.215153 69.99 0 由上可以看到列包含time，v1~v28,amount,class，数据集简介里有说明每列的具体含义，注意到数据集简介说明了class这列实际是类别标签...由上可以看到信用卡欺诈数据集中实例的类别分布十分不均衡，这就需要我们进行类别不均衡处理 总结以上对信用卡欺诈数据集的分析，在分割完训练集和测试集后，我们将需要开展满足以上分析的数据预处理： 二、数据分割...，通常有两种方法 对大类样本进行欠采样和和对小类样本进行过采样，可以参考（https://yq.aliyun.com/articles/226000 ） 因为分类器对数据中类别占比较大的数据比较敏感，而对占比较小的数据则没那么敏感...如果我们不处理类别不均衡的数据，分类器的输出结果就会存在偏差，也就是在预测过程中大多数情况下都会给出偏向于某个类别的结果，这个类别是训练的时候占比较大的那个类别。...这里采用欠采样来进行处理，让正常的（类别为0）和欺诈的（类别为1）一样少 1）首先看一下训练数据集中欺诈信用卡的个数 In [79]: number_records_fraud=len(strat_train_y
对于空间信号，欠采样和过采样就是信号处理中的under-sample和over-sample。其中心思想是根据采样定理，数字信号能保存的最大频率是其采样频率的1/2。...欠采样是采样频率小于信号最大频率的2倍，会有频谱的叠加，产生混叠。 过采样是采样频率远大于信号最大频率的2倍，会增加计算量，在数字换模拟信号时，还会增加模拟噪声。...对于非空间信号，欠采样和过采样是对数据的down/sub-sample和up-sample，参考这里。其目的是调整数据量，或者做分类平衡（class balance）。...欠采样：只想用少量数据代表大量的原始数据。比如k-means里用mean代表一簇数据。Random forest也可以认为是对数据点和特征做down-sample。 过采样：生成新数据或重复采样。...观点2 过采样和欠采样是处理非平衡分类问题时的常用手段。 拿二元分类为例，如果训练集中阳性样本有1000个，阴性样本有10万个，两者比例为1：100严重失衡。
信噪比（SNR）是信号与噪声的比率，它是衡量通信或模拟系统性能的重要指标之一，与傅里叶变换更是有千丝万缕的联系。...这里有个前提是，我们需要分离出信号与噪声，然后才能求解， 然而问题也在于此，对于一段给定的离散时间序列，我们很难完全分离出信号和噪声，所以时域评估SNR是有局限性的，而且不够直观，所以通常我们在频域下求解...频域估计SNR 在频域上的SNR计算原理和时域很接近，还是求信号功率与噪声功率只比。最简单的方法是在频谱X(m)上设置阈值，阈值之上为信号，阈值之下为噪声。...所以我们一定要在理解DFT与SNR关系的基础上，正确使用matlab才能得到期望的SNR结果。...在过采样中，信噪比、ADC有效位数、过采样率是有千丝万缕的联系，了解了基本的概念后，我们一步一步理解过采样的原理。
这应该是过采样系列的最后一篇文章，经常有同学在使用FPGA、单片机或者DSP进行过采样时没有正确设计代码，导致结果异常，有些结果看似正常，而实际却没有意义。...当采样频率为2B时，过采样率OSR1=F/(2B)=1; 当采样频率为8B时，过采样率OSR4=F/(2B)=4; OSR4/OSR1=4，即过采样率提高了4倍（注意：是提高了4倍），其分辨率应该会增加...过采样系列一：采样定理与过采样率 继续以上面采样9.6mV信号举栗子。 当以采样频率F=1采样时，采集的结果是[10, 10,10, 10]中的任意一个，对应二进制(0000 1010)。...过采样系列三：量化误差与过采样率 过采样率为4时，采样的4个数据序列[10, 10,10, 10]求和后是40，对应二进制(00 0010 1000)，右移1bit后变为20，对应二进制(0 0001...，采集的数据是20(0 0001 0100)，即10.0(9.98)mV； 过采样率增加4倍的前提下，只提高了1bit分辨率，效果不是很明显，继续在9.6mV基础上添加随机噪声，这次过采样率再增加4倍，
我们再来说说另外一种情况——欠拟合，欠拟合与过拟合是恰好相反的情况，欠拟合是指模型在训练集上表现差，在验证集或测试集上表现也同样较差，模型几乎没有泛化效果。...而处于过拟合和欠拟合之间的状态就是我们所追求的模型最佳拟合效果，它不仅在训练数据（旧的）集上有较好的表现，且对新的数据样本也有同样具有优异的泛化能力。下面我们用一张图来说明三种不同的模型拟合情况。...注：泛化能力是指机器学习算法对新样本的适应能力，通常我们说模型的泛化能力与模型的鲁棒性是差不多的意思。...既然前面说过拟合和欠拟合都不好，那么我们如何去避免模型训练中出现过拟合与欠拟合的问题呢？...现实模型训练中，我们可能经常会遇到过拟合和欠拟合的问题，这个一般要结合损失函数去判断是属于过拟合或欠拟合。但相对来说过拟合的情况会更常见一些，比如我们可能经常会遇到AUC很高，高达0.9以上！
摘要 在深度学习与计算机视觉领域，YoloV8作为实时目标检测算法的代表，以其卓越的性能和效率赢得了广泛认可。...然而，为了不断追求更高的精度与更快的推理速度，我们在YoloV8的基础上进行了创新性改进，重点引入了先进的下采样模块和DUpsampling上采样模块。...最大池化层：使用的池化窗口和步长为2进行下采样，以减少特征图的尺寸和计算量。当需要时，其输出通道数量与输入通道数量相同（）。...灵活性与可扩展性：下采样模块和DUpsampling上采样模块作为独立的模块，可以方便地与其他网络架构进行集成和扩展。这为YoloV8的后续研究和应用提供了更多的可能性。...综上所述，通过对YoloV8的下采样和上采样模块进行创新性改进，我们成功打造了一个既高效又精准的实时目标检测模型。
Q1 如何理解高方差与低偏差? 模型的预测误差可以分解为三个部分: 偏差(bias)， 方差(variance) 和噪声(noise)....偏差 偏差度量了模型的期望预测与真实结果的偏离程度， 即刻画了学习算法本身的拟合能力。偏差则表现为在特定分布上的适应能力，偏差越大越偏离真实值。...过拟合指的是在训练数据集上表现良好，而在未知数据上表现差。如图所示： 欠拟合指的是模型没有很好地学习到数据特征，不能够很好地拟合数据，在训练数据和未知数据上表现都很差。...欠拟合的原因在于： 特征量过少； 模型复杂度过低。 Q3 怎么解决欠拟合？...从这个角度看dropout就有点像L1，L2正则，减少权重使得网络对丢失特定神经元连接的鲁棒性提高。 3.
我们在在实际机器学习预测过程中，可能会经常遇到过拟合与欠拟合现象。 ? 在多项式回归中，这种现象比较直观。...欠拟合 lin_reg = LinearRegression() lin_reg.fit(X, y) y_pred = lin_reg.predict(X) plt.scatter(x, y) # plt.scatter...过拟合 poly_reg3 = PolynomialRegression(degree=100) poly_reg3.fit(X,y) y_pred3 = poly_reg3.predict(X) plt.scatter
过采样VS欠采样 过采样和欠采样都是通过平衡训练数据分布来解决类不平衡的技术。他们以相反的方式达到这种平衡。 过采样通过复制或生成新样本来增加少数类来解决不平衡问题。...而欠采样通过减少代表性过高的多数类别中的样本数量来平衡类别。 当大多数类有许多冗余或相似的样本或处理庞大的数据集时，就可以使用欠采样。但是它欠采样有可能导致信息的丢失，从而导致有偏见的模型。...1、随机过采样 随机过采样随机复制少数类样本以平衡类分布，所以他的实现非常简单。它以随机的方式从代表性不足的类别中选择现有的样本，并在不改变的情况下复制它们。...因此与随机过采样相比，平滑自举过采样产生了更多新的合成少数样本。这有助于解决来自重复技术的过拟合问题，同时仍然平衡类分布。 随机过采样的好处是它是一种非常直接和简单的技术。...与简单的过采样方法（如重复少数类样本）不同，ADASYN 能够根据样本的密度分布自适应地生成新的样本，更注重在密度较低的区域生成样本，以提高模型对边界区域的泛化能力。
判断任务是否复杂：任务的复杂度越高，对样本不均衡越敏感（特征量、噪音等都和任务的复杂度相关） 训练样本分布与真实样本分布不一致 不均衡样本中占少数的那个类别数量是不是实在太少，导致模型学习不到好的特征。...我们现在就开始探讨这些解决方法： 6.1.1 样本层面 欠采样和过采样 欠采样：减少多数类的数量（如随机欠采样、NearMiss、ENN等） 过采样：尽量多地增加少数类的样本数量（如随机过采样、数据增强等...，在计算性能足够的情况下，可以考虑根据数据分布的采样方法(通常是基于距离的邻域关系)，如ENN、NearMiss等 随机过采样或数据增强样本也有可能是引入片面噪声，导致过拟合；也可能是引入信息量不大的样本...常用方法 class weight：scikit库中内置的方法，可以为不同类别的样本提供不同的权重(少数类的权重更高)，从而平衡各类别的学习。...对于数据类别不平衡问题，OHEM的针对性更强。 Focal loss的核心思想是在交叉熵损失函数的基础上，增加了类别的不同权重以及困难（高损失）样本的权重，以改善模型学习效果。
2.解决类别不平衡问题 2.1欠采样方法 (1)什么是欠采样方法 直接对训练集中多数类样本进行“欠采样”（undersampling），即去除一些多数类中的样本使得正例、反例数目接近，然后再进行学习。...(2)随机欠采样方法 随机欠采样顾名思义即从多数类 ? 中随机选择一些样样本组成样本集 ? 。然后将样本集 ? 从 ? 中移除。新的数据集 ? 。...(3)欠采样代表性算法-EasyEnsemble 算法步骤： 1)从多数类中有放回的随机采样n次，每次选取与少数类数目相近的样本个数，那么可以得到n个样本集合记作 ? 。...图1：EasyEnsemble算法 (4)欠采样代表性算法-BalanceCascade BalanceCascade算法基于Adaboost，将Adaboost作为基分类器，其核心思路是： 1)在每一轮训练时都使用多数类与少数类数量相等的训练集...总结： 本文主要介绍了分类中类别不均衡时学习中常用的算法及评价指标，算法主要从数据和模型两个层面介绍，数据层面的算法主要关于过采样和欠采样以及改进的算法，模型方面主要讲解了基于代价的敏感学习。
与上述问题相反的是over fitting（过拟合）。 较圆滑的蓝线为实际模型曲线，而橙线为预测的函数模型曲线，它会将每个点都穿过，甚至在边缘上的点也不放过。
256 种响度值 , 取值范围是 -128 ~ 127 ; 2、采样值的录制与播放 使用 录音设备 , 录制音频 , 某个时间戳 时刻 获取的 采样值 100 , 此时 100 这个值 , 是一个数值...震动振幅 , 发出对应 时间戳时刻 的声音 ; 3、采样值与声音的分贝值无关 100 这个值 与 真实的音量响度 , 也就是分贝值 , 没有关系 , 播放的声音大小只与录音设备参数有关 ; 如 : 录制...采样值 的 分贝数 与 播放设备及参数有关 ; 4、采样值在播放设备中才有意义 这个 100 的采样值 , 拿在手里 没有任何作用 , 也听不到声音 , 只有在 播放环境 中 , 在 音响 / 扬声器..." , 想要保证 人耳听到的声音 不失真 , 需要使用 40000Hz 以上的采样率 ; 人耳听到的 超过 44100Hz 的采样频率 的 音频 , 与 更高采样频率 的音频 , 效果是一样的 ; 注意...: 使用 高端 音响设备 发出的 超过 44100Hz 的采样频率 的 声音 与 低端设备发出的 声音 , 是不同的 , 因为谐振不同 ; 2、音频采样精度 音频采样精度 , 就是 采样值 的位数 ,
如果是大数据分布不均衡，则将原来的小份类别不同的数据集扩充到与类别不同的数据集对等大小的情况。如第一个例子的数据，若进行过采样，则将会有超过26万的数据生成。...与欠采样相比计算权重比例以及运算时间都会大大增加。甚至可能造成过拟合现象。而小数据分布不均衡运用该方法还能避免数据量太少引起的欠拟合。以下是过采样效果图，图一为原始数据集。...2.欠采样欠采样也被称为下采样，一般将将较大的类别数据进行缩减，直至和类型不同的小量数据集相对等。...以下是欠采样算法效果图：3.组合采样不论是过采样和欠采样都会与原数据集存在一定的误差，过采样会导致很多样本的数据特征与原样本数据重叠导致难以分类清楚。...四、算法具体种类以Imbalancd sklearn库收录的算法来看，过采样共有11种方法，欠采样共有8种方法，组合采样有2种方法。
欠采样：减少多数类别样本的数量，例如：增加 B 类样本数量，达到 AB 两类别比例平衡。...以下是对imbalanced-learn的详细介绍： 主要功能 重采样技术：包括欠采样（如Tomek Links、Random Under Sampler等）、过采样（如SMOTE、ADASYN...等）以及结合欠采样和过采样的方法（如SMOTEENN、SMOTETomek等）。...例如，使用pip安装imbalanced-learn的命令如下： pip install imbalanced-learn 3.2 过采样 随机过采样：随机在少数类别样本中选择一些样本，通过复制所选择的样本方式补充少数类别样本数量...plt.show() # 随机过采样 test01(X, y) # 合成少数过采样 test02(X, y) 3.3 欠采样 随机欠采样: 随机减少多数类别样本数量
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
