spectrum leakage illustration without virtual subcarrier

二维抽样定理（惠特克-香农抽样定理，Whittaker_Shannon sampling theorem）利用抽样函数重构原函数的过程和还原条件。MATLAB代码

根据python简单模拟交通环境模拟交通环境，根据汤普森选样建模解决最优路线问题。道路条数以及道路随机情况可自行更改。非常简单。

BP-adaboost 预测模型，利用re-sampling 重采样方法 对样本权值因子进行调整。解决目前大多数BP-adaboost预测方法程序中没有体现模型迭代过程中对样本数据进行权值调整的核心问题。

SAC-COT_ Sample Consensus by Sampling Compatibility Triangles.pdf

adasyn针对不平衡学习的自适应合成抽样方法

Nonuniform Sampling: Theory and Practice (Information by Farokh Marvasti)非均匀采样理论和实践，高清资源，希望能够对需要了解非均匀采样理论及数据重建的同学有所帮助。

Gibbs Sampling代码，python实现，代码仅有对一元线性回归的简单情况，配合博文【ML】线性回归的吉布斯采样(Gibbs Sampling)实现(python)使用

完整英文版ISO 2859-3：2005 Sampling procedures for inspection by attributes — Part 3: Skip-lot sampling procedures（按属性检查的抽样程序—第3部分：跳批抽样程序）。 本标准于2019年得到最后一次确认和确认。因此，此版本目前有效。 本标准指定了按属性进行验收检验的通用跳过批次抽样程序。 这些程序的目的是提供一种减少由具有令人满意的质量保证体系和有效质量控制的供应商提交的高品质产品检查工作的方法。 通过以指定的概率随机确定是否接受未经检验的验收批次，可以减少检验工作量。 此程序将已经在ISO 2859-1中应用的样本项目的随机选择原则扩展到批次的随机选择。 本标准中规定的跳台抽样程序适用于但不限于最终产品的检查，例如完整产品或子组件，组件和原材料以及过程中的材料。

适合统计学的学生