降采样
当前话题为您枚举了最新的 降采样。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
软降大沙地
好东西在大沙地的实质是啥的，上单和其他方面的内容都是关键。
DB2
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2024-08-16
图像重采样修改
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。
Matlab
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2024-07-31
数据降维Aotucoder优化
算法自编码是一种数据降维工具，特别适用于Matlab环境中的优化。
Matlab
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2024-08-18
resampleX - 重采样时间序列
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。
Matlab
2
2024-05-20
Matlab实现LLE降维算法
使用Matlab实现的LLE算法，该方法可以对高维数据进行有效的降维处理。LLE（局部线性嵌入）是一种基于非线性降维的算法，能够在保留数据局部结构的同时，减少数据的维度。通过计算每个数据点的局部邻域关系，LLE将这些数据映射到低维空间，保持数据的局部几何特性。
数据预处理：加载并规范化输入数据。
构建邻接矩阵：计算每个点的最近邻。
计算重构权重：通过最小化重构误差计算每个点的权重。
降维：通过求解特征值问题得到低维表示。
这段代码可以帮助用户快速实现LLE算法，进行数据降维，方便进行后续的数据分析与可视化。
Matlab
0
2024-11-06
Matlab学习采样的基础示例蒙特卡罗、拒绝和重要性采样
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。
Matlab
2
2024-07-13
Matlab采样率转换实现
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。
统计分析
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2024-05-13
局部系统化采样工具
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。
Matlab
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2024-05-25
主成分分析：降维利器
想象一个高斯分布，它的平均值位于 (1, 3)，在 (0.878, 0.478) 方向上的标准差为 3，而在正交方向上的标准差为 1。黑色向量表示该分布协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成比例，并移动到以原始分布平均值为原点。
主成分分析 (PCA) 是一种强大的降维技术，广泛应用于多元统计分析。它通过识别并保留对数据方差贡献最大的主成分，在降低数据维度的同时最大程度地保留数据信息。
统计分析
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2024-05-21
MATLAB实现PCA光谱降维程序
MATLAB实现的PCA光谱降维程序，专注于光谱数据的降维处理。
算法与数据结构
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2024-08-08