本文对信号重采样技术进行了介绍，其中包括重采样对信号的影响的理论分析，以及常用的多相表示法重采样技术。然后针对心电信号的仿真分析说明该重采样信号的有效性

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Bootstrap：一个重采样过程 重采样： 通过从原始数据 进行有放回采样n个数据，得到bootstrap样本 模拟： 为了估计我们感兴趣的统计量 的方差/中值/均值，我们用 bootstrap样本对应的统计量（bootstrap复制） 近似，其中

随着高分辨率3D扫描设备获取的大规模点采样几何的出现，开发有效的算法来处理这类具有大量几何细节和复杂拓扑的模型变得越来越重要。 作为预处理步骤，表面简化对于后续操作和几何处理非常重要，也是必需的。 基于自适应均值漂移聚类方案，提出了一种曲率感知的自适应重采样方法，用于点采样几何简化。 生成的采样点是非均匀分布的，并且可以以曲率感知的方式考虑局部几何特征，即在简化模型中，采样点在高曲率区域中密集，而在低曲率区域中稀疏。 所提出的方法已经实现并通过几个示例进行了演示。

使用Python脚本处理GIS数据，对数据字段批量赋值，重采样，空间分析等，高效方便，简单易学，容易上手，新手必备。

函数原型 resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, closed=None, label=None, convention=‘start’, kind=None, loffset=None, limit=None, base=0, on=None, level=None) 比较关键的是rule,closed,label下面会随着两个用法说明 降采样 对时间数据细粒度增大，可以把每天的数据聚合成一周，可以求和或者均值的方式进行聚合 下面给出列子 times=pd.date_range('20180101',period

重采样matlab代码彪马 PANDA 使用 MicroRNA 关联 PUMA，或P ANDAü唱中号icroRNA甲ssociations，是基因调控网络的重建算法PANDA，将其通过玻璃K，Huttenhower C，夸肯布什Ĵ，元发表于“生物网络之间传递消息来细化预测相互作用”的扩展GC。 公共科学图书馆一。 2013 年 5 月 31l8(5)：e64983，doi：10.1371/journal.pone.0064832，PMID：23741402 PUMA 可以使用转录因子和 microRNA 作为 mRNA 表达水平的调节器来重建基因调节网络。 此 Github 存储库包含 C++ 版本和 MATLAB 版本的 PUMA。 C++ 版本基于 PANDA 版本 2。原始 PANDA C++ 代码位于：。 运行 PUMA 的 MATLAB 脚本的选项比 C++ 代码少，但运行速度更快。 C++代码 PUMA 的 C++ 代码和运行 PUMA 的示例文件可以在文件夹PUMAc找到。 可以使用以下代码编译代码： g++ PUMA.c -O3 -o PUMA 运行 PUMA 的假设

重新采样 X(n)。 Y(n) = X(alpha*n)，其中 alpha 是重采样间隔。 例如，如果 X 是以每秒 1000 个样本进行采样的数据，并且您希望将其转换为等效于每秒 1100 个样本，请使用 alpha=1000/1100 (.9091)； 对于每秒 800 个样本，使用 alpha = 1000/800 (1.25)。 ResampleX 类似于 MATLAB“resample”函数（在 SignalProcesscing 工具箱中）。 对于大多数应用程序，resampleX 要快得多。

基于CIC 滤波器原理的音频信号快速重采样算法.pdf

RBPF是一种有效解决同时定位和建图的算法。传统的RBPF算法使用的粒子数目多并且频繁地执行重采样，导致粒子退化且估计能力下降，从而构建的栅格地图精度不高。针对上述缺点，对RBPF提出优化，首先将机器人的运动模型与观测模型结合作为其混合提议分布，同时利用退火参数优化混合提议分布，调控两者在提议分布中的比例，使其更加精确；其次在重采样过程中根据粒子的权值对其进行分类，对高权重以及低权重粒子引入自适应遗传算法变异交叉操作，减少了重采样次数，有效维持了粒子多样性。在MATLAB上进行仿真验证，同时结合了Kobuki运动底盘在机器人操作系统（ROS）上进行实际验证。实验结果表明，与传统的RBPF算法相比，算法能够使用更少的粒子精确估计出机器人的位姿及路标，能够建立精度更高的栅格地图，并且具有更低的均方根误差和计算时间。