Matlab重采样代码SoundPlus-SpeechBrain-SepFormerSpeechBrain中的SepFormer

关于Matlab编程的图像处理内容，提供对图像进行重采样的方法，以帮助广大用户。

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

轮廓波变换在相关领域具有较新的应用，相关资源较为稀缺。

本算法采用改进的SMOTE算法对少数类数据进行过采样，使用聚类的欠采样方法删除冗余或噪音数据。通过对数据集的清洗和均衡，提高了少数类的分类精度，增强了支持向量机训练的效率。

iHMM采样库提供学习和采样有限HMM和无限HMM的代码。代码依赖于Tom Minka的lightspeed和fastfit软件包，这些库必须位于Matlab路径上才能使采样算法正常工作。 iHMM多项式输出: TestiHmmGibbsSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行Gibbs采样器，演示如何使用iHmmSampleGibbs.m。使用命令“ help iHmmSampleGibbs”获取参数信息。 TestiHmmBeamSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行光束采样器，演示如何使用iHmmSampleBeam.m。使用命令“ help iHmmSampleBeam”获取参数信息。 联合对数似然函数：p（s，y | beta，alpha，gamma，H）。 iHMM正态输出: TestiHmmNormalGibbsSampler.m：在具有正态输出的iHMM上运行Gibbs采样器，演示如何使用iHmmNormalSampleGibbs.m。

在MATLAB控制系统设计中，当所有极点相同时，即出现无重极点的情况。

此文件（README.md）详细描述了数据集“基于衍射的钢相测量中纹理和采样方法引起的偏差误差的评估”。该文件使用Markdown格式，便于纯文本读取、共享和记录。此数据集的目的是支持研究的重复性和扩展，例如探索替代采样方案、验证技术在不同纹理条件下的适用性以及优化采样和偏差估计方法。

使用Matlab学习采样的基础示例：包括蒙特卡罗、拒绝采样、重要性采样。这些示例计算0-1区间内正方形区域的面积，展示了简化模型的应用。具体示例有：1. 均匀采样，2. 接受拒绝采样，3. 重要性采样。针对MCMC、MH和Gibbs采样，建议参考在线代码资源。注意，MCMC、MH和Gibbs采样的实现需另行查阅。

本仓库提供了基于采样的张量环分解算法的Matlab代码，用于实验。该方法是由奥斯曼·阿西夫·马利克（Osman Asif Malik）和史蒂芬·贝克尔（Stephen Becker）提出的，详细实现见脚本tr_als_sampled.m。实验中使用了脚本experiment1.m和experiment4.m对合成数据和真实数据进行了验证。此外，我们还实现了标准TR-ALS算法（tr_als.m）、rTR-ALS算法（rtr_als.m）、TR-SVD算法（TRdecomp_ranks.m和TRdecomp.m修改版）、TR-SVD的随机变体（tr_svd_rand.m）。需要使用mtimesx，请查看相关位置获取。