采样速率是ADC重要参数之一，围绕采样速率，有一条著名的定理：奈奎斯特采样定理。...采样定理： 只要采样频率大于或等于有效信号最高频率的两倍，采样值就可以包含原始信号的所有信息，被采样的信号就可以不失真地还原成原始信号。...为方便介绍，我们统称之为采样定理。 在详细介绍采样定理之前，我们一定要知道一个非常有趣的频率现象：‘任何模拟信号，在离散化后，在频率上都会按照采样率周期性延拓。’...采样定理与过采样率 上文中的fa是信号的带限（信号的最大频率范围），2*fa是采样定理的基本要求；M*2*fa中，M就是过采样率，过采样率是对‘采样定理的最低采样频率’而言的。...过采样率M每提高4倍，可以让ADC分辨率B提高1bit。举例如下： 过采样率分别为4、16、64，ADC分辨率B分别会提高1、2、3bit。这个后面会继续深入介绍。
详细推导过程在公众号后台回复：过采样 下面就是经典的ADC SNR计算公式。...Fs/(2*BW)就是过采样率。...我们所说的过采样率每提高4倍，可以提高ADC 1bit的有效分辨率就是根据上面的公式来的，过采样率可以参考以前文章： 过采样系列一：采样定理与过采样率 为什么“过采样率每提高4倍，可以提高ADC 1bit...举个栗子： 当过采样率OSR为1时， 当过采样率OSR为4时， 对比公式1和公式2，只有红色框部分不同，即过采样带来的SNR收益和增加分辨率N是可以转化等效的。...量化误差与过采样率最经典的解释是频谱密度解释，篇幅有限，后面文章都会持续更新。
一、采样定理 只要采样频率高于信号最高频率的两倍，就可以从采样信号中恢复出原始信号。 二、过采样和欠采样 1、采样频率高于信号最高频率的两倍，这种采样被称为过采样。...2、采样频率低于信号最高频率的两倍，这种采样被称为欠采样。 三、基带信号和频带信号的采样 1、对基带信号进行欠采样是无法从采样信号中恢复出原始信号的，因此基带信号的采样都是过采样。...2、对频带信号进行采样可以是过采样，也可以是欠采样。只要保证采样频率高于原始信号带宽的两倍，就可以从欠采样信号中恢复出原始信号。...“低通采样定理”可简称“采样定理”在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息...“低通采样定理”可简称“采样定理”在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>=2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息
这应该是过采样系列的最后一篇文章，经常有同学在使用FPGA、单片机或者DSP进行过采样时没有正确设计代码，导致结果异常，有些结果看似正常，而实际却没有意义。...当采样频率为2B时，过采样率OSR1=F/(2B)=1; 当采样频率为8B时，过采样率OSR4=F/(2B)=4; OSR4/OSR1=4，即过采样率提高了4倍（注意：是提高了4倍），其分辨率应该会增加...过采样系列一：采样定理与过采样率 继续以上面采样9.6mV信号举栗子。 当以采样频率F=1采样时，采集的结果是[10, 10,10, 10]中的任意一个，对应二进制(0000 1010)。...过采样系列三：量化误差与过采样率 过采样率为4时，采样的4个数据序列[10, 10,10, 10]求和后是40，对应二进制(00 0010 1000)，右移1bit后变为20，对应二进制(0 0001...，采集的数据是20(0 0001 0100)，即10.0(9.98)mV； 过采样率增加4倍的前提下，只提高了1bit分辨率，效果不是很明显，继续在9.6mV基础上添加随机噪声，这次过采样率再增加4倍，
MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中，我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题...因此需要一个好的方法来改进M-H采样，这就是我们下面讲到的Gibbs采样。 1....二维Gibbs采样 利用上一节找到的状态转移矩阵，我们就得到了二维Gibbs采样，这个采样需要两个维度之间的条件概率。...Gibbs采样小结 由于Gibbs采样在高维特征时的优势，目前我们通常意义上的MCMC采样都是用的Gibbs采样。...当然Gibbs采样是从M-H采样的基础上的进化而来的，同时Gibbs采样要求数据至少有两个维度，一维概率分布的采样是没法用Gibbs采样的,这时M-H采样仍然成立。
信噪比（SNR）是信号与噪声的比率，它是衡量通信或模拟系统性能的重要指标之一，与傅里叶变换更是有千丝万缕的联系。...在过采样中，信噪比、ADC有效位数、过采样率是有千丝万缕的联系，了解了基本的概念后，我们一步一步理解过采样的原理。
样本分布不均的解决方法： 过采样 通过增加分类中样本较少的类别的采样数量来实现平衡，最直接的方法是简单复制小样本数据，缺点是如果特征少，会导致过拟合的问题。...经过改进的过抽样方法通过在少数类中加入随机噪声、干扰数据或通过一定规则产生新的合成样本。...sorted(Counter(y_resampled).items()) # [(0, 163), (1, 163), (2, 163)] # 在之前的SMOTE方法中, 当由边界的样本与其他样本进行过采样差值时...因此, 在过采样之后需要对样本进行清洗....DecisionTreeClassifier(), ratio='auto', replacement=False, random_state=0) bbc.fit(X, y) 以上这篇python数据预处理 :样本分布不均的解决(过采样和欠采样
过采样提供了一种在模型训练开始之前重新平衡类的方法。通过复制少数类数据点，过采样平衡了训练数据，防止算法忽略重要但数量少的类。...虽然存在过拟合风险，但过采样可以抵消不平衡学习的负面影响，可以让机器学习模型获得解决关键用例的能力 常见的过采样技术包括随机过采样、SMOTE(合成少数过采样技术)和ADASYN(不平衡学习的自适应合成采样方法...随机过采样简单地复制少数样本，而SMOTE和ADASYN策略性地生成合成的新数据来增强真实样本。 什么是过采样 过采样是一种数据增强技术，用于解决类不平衡问题（其中一个类的数量明显超过其他类）。...过采样VS欠采样 过采样和欠采样都是通过平衡训练数据分布来解决类不平衡的技术。他们以相反的方式达到这种平衡。 过采样通过复制或生成新样本来增加少数类来解决不平衡问题。...这有助于防止模型对于过拟合少数类样本，同时提高对未见过样本的泛化性能。
不想错过我的推送，记得右上角-查看公众号-设为星标，摘下星星送给我 欢迎大家加入2022届数字IC交流群，QQ群号 1060380138 覆盖率的性能影响 采样方法 SVA包含了一些定义何时开始收集覆盖率以及合适停止收集覆盖率的方法...示例的代码中包含了简单的控制，但能够带来很好的性能优化。恰当的使用可以加快仿真速度和log信息的简洁度。...最后是sample方法，它通过always@(posedge clk)获取了采样时机，从而触发覆盖组的采样。也就是说，我们也可以根据覆盖组的需要，只在恰当的时候进行采样。
等你点关注都等的长毛了 基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取三 原文链接：基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取三 在《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取一》和《基于FPGA的多级CIC...滤波器实现四倍抽取二》中我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理以及它们的幅频响应。...在三中我们将用verilog实现基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取。...2 matlab实现CIC滤波器的四倍抽取 设计目标：将载波频率352.8khz的1khz sine降采样率到88.2khz。...3 FPGA实现CIC滤波器的四倍抽取 FPGA设计：FPGA由i2s输入352.8khz的1khz sine（当然也可以是歌曲352.8khz采样率），经过i2s串转并后经过mult_cic模块进行采样率下降处理
除了随机过采样，SMOTE及其变体之外，还有许多方法可以对不平衡数据进行过采样。...本篇文章的目录如下 介绍 数据准备 随机过采样和SMOTE 交叉过采样 绩效指标评估 结论 介绍 我们中的许多人都会遇到处于使用不平衡数据集的预测模型的情况。...我们使用简单的单点、两点和均匀交叉操作对合成数据进行过采样，并将评价结果与随机过采样进行比较。一般情况下，将过采样和欠采样结合使用会更好，但是在本演示中，我们为了说明只使用过采样。...现在，让我们准备函数以生成数据集，其中可以使用随机过采样和SMOTE对少数类（目标= 1）进行过采样。...这说明了在更平衡的指标（例如PR AUC，平衡的精度和Max F1）上实现了更好的性能交叉采样。 ? 交叉和SMOTE过采样实现的更高召回率带来了精度的提高。
对于空间信号，欠采样和过采样就是信号处理中的under-sample和over-sample。其中心思想是根据采样定理，数字信号能保存的最大频率是其采样频率的1/2。...欠采样是采样频率小于信号最大频率的2倍，会有频谱的叠加，产生混叠。 过采样是采样频率远大于信号最大频率的2倍，会增加计算量，在数字换模拟信号时，还会增加模拟噪声。...欠采样：只想用少量数据代表大量的原始数据。比如k-means里用mean代表一簇数据。Random forest也可以认为是对数据点和特征做down-sample。 过采样：生成新数据或重复采样。...观点2 过采样和欠采样是处理非平衡分类问题时的常用手段。 拿二元分类为例，如果训练集中阳性样本有1000个，阴性样本有10万个，两者比例为1：100严重失衡。...为了一些模型的性能考虑，我们需要进行一些处理使得两者的比例尽可能接近。
在转移到GPU之前，尝试过固定这个张量，但是没有得到任何性能提升，把它和一个预存器放在一起： def _preproc_worker(dali_iterator, cuda_stream, fp16,...如果你想要绝对最好的性能并且不需要有类似TorchVision的输出，尝试关闭DALI三角形插值。 不要忘记磁盘IO。确保您有足够的内存来缓存数据集和/或一个非常快的SSD。
在实现多级CIC滤波器前我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理。CIC滤波器在通信信号处理中有着重要的应用。
基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取二 在实现多级CIC滤波器前我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理。CIC滤波器在通信信号处理中有着重要的应用。...上一篇在《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取一》中介绍了滑动平均滤波器、微分器、积分器的原理，这篇文章来介绍梳状滤波器以及积分梳状滤波器，为up sample rate convert 和 down
基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍插值 在《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取一》和《基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍抽取二》中我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理以及它们的幅频响应...此篇我们将用verilog实现基于FPGA的多级CIC滤波器实现四倍插值。...此篇我们采用多级CIC滤波器实现整数倍内插提升采样率。 2 matlab实现CIC滤波器的四倍插值 设计目标：将载波频率44.1khz的1khz sine升采样率到176.4khz。...3 FPGA实现CIC滤波器的四倍插值 FPGA设计：FPGA由i2s输入44.1khz的1khz sine（当然也可以是歌曲44.1khz采样率），经过i2s串转并后经过mult_cic模块进行采样率提升处理...至此我们可以去完成3倍抽取5倍插值等采样率转化算法。
快来了解新库Modin，可以分割pandas的计算量，提高数据处理效率，一行代码即刻开启Pandas四倍速。
不想错过我的推送，记得右上角-查看公众号-设为星标，摘下星星送给我 欢迎大家加入2022届数字IC交流群，QQ群号 1060380138 自定义采样方法 前面提到，可以显式调用 sample() 方法...但是，如果想参数化内置的 sample() 方法并将想要采样的数据准确地传递给它呢？换句话说，需要一种从包含覆盖组声明的范围以外的采样覆盖率数据的方法。...例如，可以使用不同的参数调用覆盖的采样方法，将task或者function或者并发断言中的数据直接传递到覆盖组。 并发断言具有特殊的sample语法，即在preponed区域中对数据值进行采样。...这一点可以用将来自并发断言的采样数据作为参数传递给覆盖的sample方法，反过来说，又有助于管理断言覆盖的各个方面，例如通过一个属性对多个覆盖组进行采样、通过同一覆盖组对多个属性进行采样或对不同的采样方法采样任意覆盖组的序列或属性...这是我们要在covergroup coverSample 中采样的变量。
2、中国AI突进：企业估值比美国贵四倍，应届博士年薪50万 “Python人才缺口30万，薪资高到没朋友”、“真正0基础入学，90天入门到高薪”，伴随人工智能的火热，人工智能短期培训班也风生水起，动辄两三万的培训费用...2017年网络视频用户的付费比例继续增长，有超过四成的用户曾为视频付费，付费意识已经养成。随着监管政策的完善与加强，网络视听行业趋于规范化。
因干细胞在医疗、美容等领域有奇效，它自身的价值推动了干细胞概念股的出现和广泛的投资，形成了干细胞产业链。 背景 | 干细胞 干细胞是一类具有自我复制能力的多潜能...
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