上采样

在进行复数插值时，不能简单地使用Real + jimaginary形式。必须处理幅度和相位的复数表示。然而，相位有时是不连续的，并以模（2pi）的形式给出（例如，来自FFT函数的结果）。使用“展开”功能并不能始终使相位连续，因此在傅立叶平面中进行插值可能是唯一的解决方案。这种方法适用于单维或二维数组。

在三维网格中进行最远采样，并保持网格的完整性。

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。

该压缩文件涵盖了计算模糊函数（XAMB）、上采样与内插相关（XCORRU）以及相干函数（XCOH）的MATLAB函数。每个函数允许指定预滤波器以增强相关峰值的清晰度。XAMB用于估算（交叉）模糊度函数，并能够返回峰值属性记录。XCORRU用于计算上采样和内插相关函数的估算值，并返回相关峰值属性的记录。XCOH则用于估算（交叉）相干函数，并返回相干峰值属性的记录。

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。

采样率转换：改变信号采样率，使其与原始信号不同。 应用：减少存储空间、增加细节和精度。 MATLAB实现方法：插值和抽取。

该 MATLAB 工具利用拉丁超立方体部分分层抽样方法，生成 n 维随机向量的随机样本。

主要用途展示：通过检测Eclipse边缘和入界区域的线束交点来采样网格图。坐标追踪并映射为图像。警告：随机射线束可能需要更长时间进行投影，具体取决于处理器性能。尚未整合扇形和平行射线束。仅投影了10行，行数可以在rayLinesScheme_parallel.m、rayLinesScheme_fan.m和rayLinesScheme_random.m中设置。帮助部分未包含。

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。