针对非平衡数据集中类分布信息不对称现象，提出一种新的过采样算法DB_SMOTE（Distance-based Synthetic Minority Over-sampling Technique），通过合成少数类新样本解决样本不足问题。算法基于样本与类中心距离，结合类聚集程度提取种子样本。根据SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法思想，在种子样本上实现少数类新样本合成。根据种子样本与少数类中心距离构造新样本分布函数。基于此采样算法并在多个数据集上进行分类实验，结果表明DB_SMOTE算法是可行的。

基于STM32f1系列的电机点电阻采样代码，结合算法编写到程序中去

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。

简单整理S32K148的Bit Rate和Sample Point的计算过程，具体可以看规格书

奈奎斯特抽样定理，带通信号抽样定理，定理的证明过程

该存储库包含“汤普森采样高效多目标优化”(TSEMO) 算法 [1] 的源代码。 该算法专为评估成本高昂的黑盒函数的全局多目标优化而设计。 例如，该算法已应用于生命周期评估（LCA）和化学过程仿真成本的同时优化[2]。 但是，该算法也可以应用于其他黑盒函数，例如 CFD 模拟。 它基于贝叶斯优化方法，构建高斯过程代理模型以加速优化。 此外，该算法可以在每次迭代中识别几个有希望的点（批量顺序模式）。 这允许并行评估多个模拟。 [1] Bradford，E.，Schweidtmann，AM和Lapkin，A. J Glob Optim（2018）。 https://doi.org/10.1007/s10898-018-0609-2 [2] D. Helmdach, P. Yaseneva, PK Heer, AM Schweidtmann, AA Lapkin, ChemSusChem 201

窗帘和比法matlab代码模型敏感性分析 用于分析模型参数敏感性的拉丁超立方采样和部分秩相关系数。 LHS + PRCC 是研究数学模型对其参数的敏感性的有用方法。 这有助于开发模型以了解其在各种参数范围内的行为，以及更好地了解参数估计中的不确定性如何影响模型给出的结果。 该过程的概述以 pdf 幻灯片格式提供。 蒙特卡罗研究中用于参数采样的 LHS 方法首先由 . 在不久的将来，BioRxiv（作为数学肿瘤学频道的一部分）将对该方法的实用性进行简要说明。 该存储库包含在 matlab 或 python 中进行 LHS+PRCC 分析的代码，具体取决于用户偏好。 MATLAB Matlab 文件 LHSPRCC.m 是主要代码文件，它调用函数 DrawSamples.m 来执行拉丁超立方体采样步骤、用于完成蒙特卡罗模拟的任何用户指定的模型函数，以及 UnariedPRCC.m 或 VariedPRCC.m计算部分秩相关系数（在单个时间/位置索引或所有时间/位置）。 LHSPRCC.m 还调用函数 plotSampleHists.m、plotSimulationOutput.m 和 pl

今天小编就为大家分享一篇pytorch进行上采样的种类实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

为了更好地将可见光图像与噪声干扰严重的合成孔径雷达图像融合, 提出了一种最大尺度硬阈值去噪的方法, 在此基础上设计了一种融合规则, 根据噪声和信号在NSCT(nonsubsampled Contourlet transform)域的分解系数特性, 将NSCT分解的最大尺首先进行硬阈值去噪, 其他高频尺度与最大尺度对应的像素点取值方式保持一致, 在低频系数采用“简单绝对值取大”的融合规则, 最后进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明, 该方法能有效抑制斑点噪声, 并能充分保留源图像重要特征。

本文教你如何挑选ADC和DAC，希望能为您带来帮助。