在scikit-learn中的单元超球面上聚类 演算法 此软件包实现了scikit-learn的Banerjee等人在JMLR 2005 概述的三种算法。 球形K均值（spkmeans） 球形K均值与常规K均值的不同之处在于，它在每个最大化步骤结束时（即归一化质心）将估计的聚类质心投影到单位球体上。 冯·米塞斯·费舍尔分布（movMF）的混合 就像通过均值和方差来参数化高斯分布一样，具有均值方向$\mu$和浓度参数$\kappa$ 。 从vMF分布得出的每个点$x_i$和平均方向$\|\mu\|_2 = 1$生活在单位超球面$\S^{N-1}$ （即$\|x_i\|_2 = 1$ ）的表面上$\|\mu\|_2 = 1$ 。 较大的$\kappa$会导致点集中度更高。 如果我们的数据作为一种模式米塞斯费舍尔分布的，我们有一个额外的重量参数$\alpha$在混合物中各分布。 movMF算法通过期望最大化（EM）估计混合参数，使我们能够相应地对数据进行聚类。 软运动MF 估计每个类别的每个示例的实值后验。 从某种意义上说，这使我们可以进行软聚类，因为每个数据点都有聚类的可能性。

ISO 3951-1_5 Series - Sampling procedures for inspection by variables - 包含全部5份最新英文标准文件.7z

Foveated_Sampling_Architectures_for_CMOS_Image_Sen

语音和音频波形通常以多种标准速率采样，包括 6000、6667、8000、10000、16000、20000、22050 和 44100 Hz。 通常，语音处理（在 MATLAB m 文件中）期望以这些标准速率之一对语音或音频进行采样。 因此，如果 MATLAB 算法或应用程序的输入信号的采样率不是所需的采样率，通常需要转换采样率，以指定的速率进行信号处理，然后转换回原始采样率（例如，对于语音处理算法）。 此 MATLAB 练习提供了标准采样率 6000、6667、8000、10000、16000、20000、22050 和 44100 Hz 之间的简单采样率转换器，以及最小公倍数为整数的任何一对采样率之间的转换器. 文件“1.7 Sample Rate Conversion.pdf”提供了本练习的用户指南。

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使用Gibbs采样对DINA模型进行参数估计，据论文实验结果可以看出，相对于MCMC方法，基于Gibbs采样的方法能获得更高得精度和速度。

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