非均匀量化 为了减小量化误差，引入了非均匀量化的方法。 非均匀量化依据一幅图像具体的灰度值分布的概率密度函数，按总的量化误差最小的原则来进行量化。 具体做法是对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围，量化间隔取小一些； 而对那些像素灰度值极少出现的范围，则量化间隔取大一些。 显然，在需要以少的数据量来描述图像的场合，可以采用非均匀量化技术，以达到尽量少的数据使所描述的图像效果尽可能地好。 x y f(x,y) N M

欠采样或违反奈奎斯特（Nyquist）准则是 ADC 应用上经常使用的一种技术。射频（RF）通信和诸如示波器等高性能测试设备就是其中的一些实例。在这个“灰色”地带中经常出现一些困惑，如是否有必要服从 Nyquist 准则，以获取一个信号的内容。

STM32adc采样真有效值测量实验。野火的开发板，LCD显示测量的真有效值，做了一些标定。鉴于只能测量0-3.3v的电压，做了1.5v电压升高处理，测量时需要将信号发生器的电压偏移1.5v

%插值和重采样函数，其中： % I = 插值率% D = 重采样位置，要移动的样本数% x(n) = 输入波形% y(n*(1/I) + D) = 输出波形% --包括具有指数衰减函数的选项平滑以减少吉布斯振铃

下采样matlab代码ThinLeafReconstruction 文章“从大的带噪点的点云对薄的叶子表面进行隐式重构”的MATLAB代码。 引用这项工作 如果您在工作中使用此代码，请引用以下文章： 惠贝尔（Whebell，RM），莫罗尼（Moroney），新泽西州（TJ），特纳（Turner），爱荷华州（IW），佩提亚哥达（Pethiyagoda），R。和麦考（SW McCUE）（2020）。 从大的，嘈杂的点云中隐式地重建薄叶表面。 arXiv预印本arXiv：2009.10286 。 依存关系 此源代码取决于以下MATLAB工具箱： 统计和机器学习工具箱， 偏微分方程工具箱，以及 计算机视觉工具箱。 参数 感兴趣的主要参数及其影响是： 下采样网格大小： downsampleParam 。 较高的值将减少运行时间，但也会降低重建分辨率。 平滑参数： rho 。 较高的值将产生更平滑的表面（由薄板罚分定义）。 采样分辨率： Ngrid用于行进立方体，或Hmax用于行进四面体。 Ngrid值越高，用于进行Ngrid立方体立方体Ngrid网格就Ngrid 。 较低的Hmax值将导致进行四

交流采样的频率测量及跟踪锁相方法的实现rar,定时器　交流采样　频率测量　锁相跟踪

利用STM32F103和CS1238实现4~20mA电流采样，使用芯海官方提供的驱动结合STM32的HAL库设计，验证可靠运行，MCU运行72M，两线IO操作，使用扫描方式检测，Cs1238使用外部2.5V基准电压，pga=1

重采样matlab代码MODIS_处理器 该存储库包含我为处理不同 MODIS 产品而制作的 Matlab 代码。 目前它包含以下内容： 1) 使用 MOD11A1 和 MYD11A1 波段 31 和 32（因此，四个）图像计算一天研究区域的平均发射率（Emis_process.m 和 MODISimg.m）； 2) 读取、镶嵌、投影、裁剪和重新采样一年研究区域的 MCD12Q1 产品，然后在具有用户特定分辨率 (LC_process.m) 的规则网格单元上计算土地覆盖类型（来自处理后的 MCD12Q1）的分数、MODISimg.m 和 LC_Frac.m)； 3) 对一天的研究区域（VI_process.m 和 MODISimg.m）读取、镶嵌、投影、裁剪和重新采样 MOD13Q1 和 MYD13Q1 产品； 4) 计算某时间步长研究区MOD16A2和MYD16A2图像的平均实际/潜在蒸散率（ET_process.m和MODISimg.m）； 和 5）计算一个时间步长的研究区域的MOD10A1和MYD10A1图像的平均NDSI（SC_process.m，和MODISimg.m）； 6

在本文中，我们有兴趣找到最敏感的参数，卵巢肿瘤生长模型的局部和全局稳定性。 对于敏感性分析，我们使用拉丁超立方体采样（LHS）方法生成采样点，并使用部分秩相关系数（PRCC）方法，使用这些采样点来找出哪些参数对于模型很重要。 根据我们的发现，我们建议一些治疗策略。 我们研究了肿瘤体积，y，细胞营养密度，Q和最大肿瘤大小，ymax的参数敏感性。 我们还使用使用LHS样本的散点图方法来显示使用PRCC获得的结果的一致性。 此外，我们讨论研究局部和整体稳定性的卵巢肿瘤生长模型的定性分析。

利用指针处理图像数据，获取图像降采样结果，其比高斯金字塔降采样快约4倍.