smote的matlab代码基于 K-Means 和 SMOTE 的不平衡学习过采样 K-Means SMOTE 是一种针对类不平衡数据的过采样方法。 它通过在输入空间的安全和关键区域生成少数类样本来帮助分类。 该方法避免了噪声的产生，有效地克服了类之间和类内的不平衡。 该项目是 k-means SMOTE 的 Python 实现。 它与 scikit-learn-contrib 项目兼容。 安装 依赖关系 该实现在 python 3.6 下进行了测试，并与最新版本的不平衡学习框架一起使用： 不平衡学习 (>=0.4.0, =1.13, =0.19.0, <0.21) 安装 皮皮 pip install kmeans-smote 从源头 克隆这个存储库并运行 setup.py 文件。 使用以下命令从 GitHub 获取副本并安装所有依赖项： git clone https://github.com/felix-last/kmeans_smote.git cd kmeans-smote pip instal

信号采样与重建仿真实验，包括过采样、欠采样等

使用CUBEMX配置STM32F303双ADC同步采样DMA+过采样，连续采样18次再去除最大值和最小值，结果右移2位得到14位数据，采集稳定，方便移植。

一种新的监督过采样算法及其在蛋白质-核苷酸结合残基预测中的应用

AD 转换的过采样技术一般分三步： 1 高速 （相对于输入信号频谱） 采样模拟信号 2 数字低通滤波 3 抽取数字序列。采用这项技术，既保 留了输入信号的较完整信息，降低了对输入信号频谱的要求，又可以 提高采样子系统的精度。

对于21种主流的采样算法，使用UCI官方保险数据集，对不平衡数据集进行了python实验，基于AUC和F1进行了评分，对所有结果进行了注释。

想要将10位ADC变为16位吗，就用过采样吧。压缩包里有实现的方法和数学解释。我已实用过，可行！

关于在不平衡数据集中需要用到的一些欠采样过采样的方法，SMOTE等算法的实现及其示例。

包含了六种不同的处理不平衡数据的方法，例如过采样、欠采样、SMOTE采样等，都是采用了MATLAB来编写的程序。

基于16倍过采样的串口解析代码，有说明文档，发送说明文档，接收说明文档，和串口协议分析。发送和接收文档有对工程代码的逐句注释解释。