用于不平衡学习的SMOTE变量 介绍 该软件包实现了综合少数族裔过采样技术（SMOTE）的85个变体。 除了实现之外，还提供了易于使用的模型选择框架，以能够对未见数据集的过采样技术进行快速评估。 所实现的技术： [Borderline_SMOTE1] ， [Borderline_SMOTE2] ， [ADASYN] ， [AHC] ， [LLE_SMOTE] ， [distance_SMOTE] ， [单加氧酶] ， [polynom_fit_SMOTE] ， [Stefanowski ] ， [ADOMS] ， [Safe_Level_SMOTE] ， [MSMOTE] ， [DE_oversampling] ， [SMOBD] ， [SUNDO] ， [MSYN] ， [SVM_balance] ， [TRIM_SMOTE] ， [SMOTE_RSB] ， [ProWSyn]

阅读教学 PDF 中链接的三个部分，了解有关下采样、上采样和重采样的理论背景的信息。

吉布斯采样matlab代码

吉布斯采样器主题发现 这个 python 脚本是用于在字符序列中查找模式的 gibbs 采样的实现。 一个流行的例子是在 DNA 序列中找到基序。 从另一个脚本运行 首先，导入模块 gibbs 然后调用带有参数序列和字长的方法采样，输出是每个序列的单词位置 有关代码的更多解释（印度尼西亚语），请参阅 。

吉布斯采样matlab代码Latent-Dirichlet-Allocation-LDA-（MATLAB中的代码） 自然语言处理算法 概率生成模型 Latent Dirichlet Allocation根据主题比例和单词比例对文档进行分类的方法 贝叶斯推断使用折叠的吉布斯采样 与传统的吉布斯采样器相比，收敛速度更快，错误率低 参考文献：托马斯·格里菲斯（Thomas L. Griffiths）和马克·史蒂佛斯（Mark Steyvers）发现科学课题（2004） 这里考虑的词汇大小为16，并使用4x4图像表示。 图像中的每个像素代表词汇表中的一个单词。 像素越亮，在文档/主题中的频率越高。 下图显示了8个主题作为单词分布的基本事实。 现在，使用这些主题生成了500个长度为100的文档。 图像下方显示了生成的文档示例。 现在，在这些生成的文档上运行了LDA（超过500次迭代），并发现了主题。 下面的屏幕快照显示了在初始迭代和最终迭代中发现的主题。 Theta地面真相值 范例文件 初始Phi迭代 最终Phi迭代 经过最终的迭代，发现的主题为： 它包含以下功能： 1）代码LDA Matlab

函数输入采用采样信号 b、旧采样率 Fs 和想要的新采样率 Fsnwant。 函数输出重采样信号 bn 和实际新采样率 Fsn（四舍五入到最接近的整数样本）： [bn,Fsn] = sampleconverter(b,Fs,Fsnwant) 该算法的工作原理是在保留频域的共轭结构的同时，有策略地插入空白频率或移除关于 B 的奈奎斯特频率的频率（输入通常是实数，因此我操作以完全保留厄米对称，信号失真尽可能小）。 注意到奈奎斯特对于偶数和奇数信号长度（显式与隐式镜像）的行为有何不同，我们产生了 4 种上采样情况：{偶数到奇数，偶数到偶数，奇数到偶数，奇数到奇数}和同样的 4 个下采样情况：{偶数到奇数，偶数到偶数，奇数到偶数，奇数到奇数}。 分析表明，上采样案例 1 和案例 2 相同，案例 3 和案例 4 相同。 频域图可以帮助您区分其余 6 种不同的情况。 重采样后，我们得到新的长度

数据的采集、存储与显示是嵌入式系统常见的功能。STM32F103ZET6内部集成了12位的逐次逼近型模拟数字转换器，它有多大18个通道，可测量16个外部和2个内部信号源。

结合NSST和快速非局部均值滤波的图像去噪

STM32的内部AD采样 注释很详细 源码

精密仪表用放大器INA114资料。供需要的朋友参考。来自网络，请尊重原创！谢谢