python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样)

简单的用adc口采了电压值，仅适合与初学者，我也是初学的，自己编的分享下

实时采样和等效采样，以及实现

一般通信系统中需要处理的信号都是带通信号，尽管载波频率很高，但是需要处理的信号相对于载波频率而言是比较窄的，对于这样的信号，利用带通采样的方法，可以大大降低采样频率，同时还可以完成频谱下搬移的过程。使

为保证煤炭机械采样具有代表性,对机械采样机代表性进行核验。利用特定批煤多份采样法计算机械采样精密度区间,评估机械采样精密度是否满足期望精密度要求。通过计算2组10对双份试样的制样标准差校核制样精密度,

Pytorch之欠拟合和过拟合 ​ 首先,我们需要区分训练误差( training error)和泛化误差( generalization error)。通俗来讲,前者指模型在训练数据集上表现出的

欠拟合 模型无法得到较低的训练误差(模型在训练数据集上表现出的误差),这一现象称作欠拟合(underfitting) 过拟合 过拟合得问题指的是模型在测试集上的结果不好,训练误差较低但是泛化误差依然较

1 掌握时域连续信号经理想采样前后的频谱变化，加深对时域采样定理的理解 2 理解频率域采样定理，掌握频率域采样点数的选取原则

简要地概述了煤炭采样机的工作原理、基本结构组成,重点介绍了煤炭采样机采样臂设计的要点。在此基础上运用最优化理论对煤炭采样机采样臂进行了优化设计,以期对当前的煤炭机械采样机采样臂的优化设计有所借鉴。

本文主要对采样频率、采样点数、频率分辨率进行了解析说明,希望对你的学习有所帮助。

实时技术到底有什么意义？很明显，Windows并不是一种实时操作系统。许多人认为，如果应用软件要成为实时软件，那么它必须进行汇编。这是我最近一次客户拜访谈话的主题，首先它起于对软件的讨论，后来转到示波