2.2预处理中基础知识——重采样方法（插值算法） 最近邻法 取与所计算点（x,y）周围相邻的4个点，比较它们与被计算点的距离，哪个点距离最近，就取哪个亮度值作为（x,y）点的亮度值 简单易用，计算量小，图像的亮度具有不连续性，精度差

电力系统分析中间用MATLAB分析故障数据时，可能给定数据的采样频率与处理频率不符，这时的处理方式

步态数据上的预测建模：使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一次优化模型参数两次的第一次迭代的结果。 “批次大小和神经元测试”显示第二次测试的结果，优化了其余两个参数

随着COSMO-Sky Med、Terra SAR-X等高分辨率SAR卫星的投入使用,SAR数据处理的计算量呈现几何级数增长趋势,对计算资源的要求越来越高,文中通过实验表明,基于图形处理单元(GPU)的并行计算技术可以大大提高星载SAR影像数据重采样计算的效率。

这个简单的函数使用快速、完全矢量化的处理重新采样向量或矩阵以进行抽取，并提出了不同的方法来计算原始数据的结果样本：平均值（默认）、中值、总和（对累积数据有用）、最小值或最大值.

提出了基于FFT变换的空间重采样方法与求根的Music算法( root-music)相结合的宽带信号测向算法。 算法利用了空间重采样算法的优点,利用空间的 FFT变换,根据采样定理反变换得到虚拟阵元的输出,从而达 到聚焦的效果,基于聚焦的思想算法保持了其对相干信号的处理能力,克服了 RSS算法对预估计角度的依赖 性。同时采用了求根的 Music算法,使得在提高测向精度、降低测向均方误差的同时更降低了运算量。仿真实验 通过与 RSS和 Music算法结果进行比较,验证了该算法的有效性。

使用脚本获得一些提示，如何执行阶次跟踪和坎贝尔图，例如用于旋转机械的声音和振动测试。

例如从2channel，4.41k hz 重采样到 1 channel，16k hz def downsampleWav(src, dst, inrate=44100, outrate=16000, inchannels=2, outchannels=1): import os,wave,audioop if not os.path.exists(src): print ('Source not found!') return False if not os.path.exists(os.path.dirname(dst)): os.makedirs(os.path.dir

ArcEngine 9.3.1开发的影像重采样工具，利用Toolbox中的Resample工具，实现批量影像重采样工作，替公司其他部门的人开发的，小工具。

OpenGL多重采样 MultiSample debug MultiSample.sdf MultiSample.sln