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。

sampling in communications

ANSI ASQ Z1.9 2003 (R 2018) ANSI ASQ Z1.9 2003 (R 2018) sampling procedures and tables for inspection by variables for percent noncon forming

Correlated Multi-Jittered Sampling 多重抖动采样

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。

Poisson-Disc-Sampling：用于N维Poisson-Disc采样的Matlab脚本。 这也可以用于从N维空间中随机采样k个点，且点之间的最小分隔距离

PPS抽样是最常用的不等概率抽样方法，此处提供了PPS抽样的R语言实现代码。

smote采样matlab代码SMOTE 过采样 此存储库用于 MATLAB 代码，用于通过 SMOTE 平衡多类数据。 使用年龄检测 MATLAB 代码可以在 这是用于平衡不平衡数据的合成少数过采样技术 (SMOTE) 的 MATLAB 实现。 为此所遵循的论文是 . 我们已经针对多类数据集更新了这项工作。

SASO-Submission 29：“有效采样集体控制模型的主动学习” SASO 论文中提供的实验的源代码 测量数据的评估、分析和绘图可以在找到。 该自述文件解释了执行 SASO 论文中提出的实验的所有必要步骤。 请注意，实验实际上是在一个集群上进行的，每个集群有 4 个内核和 32 GB RAM，因此运行时间会因您的实现而有很大差异。 但是，通过我们的努力，我们希望能够更轻松地验证和交流我们的方法。 ================================python 本身的主动学习算法可以在《CSP Model Abstraction/python /activeLearner”，可以由脚本“testActiveLearner.py”执行。 与其余实验套件的集成受第 6 步的约束。 ================================== = CAVEA