重采样的三种类型 (重采样是什么意思)

重采样是指在统计分析中的一种重要方法，用于处理匀、有缺失、或者需要改变数据分布的情况。通过重采样，我们可以利用已有的数据，生成新的数据集，从而更好地评估模型的性能、减小估计误差、或者解决数据不平衡的问题。

重采样主要分为三种类型：自助法（Bootstrapping）、交叉验证（Cross-Validation）和上采样/下采样（Upsampling/Downsampling）。

1. 自助法（Bootstrapping）

自助法是一种通过有放回抽样的方法来生成新的数据集的重采样技术。在自助法中，我们从原始数据集中随机抽取一个样本，抽取后将其放回，再进行下一次抽样。这样重复抽样多次，就可以生成一个与原始数据集相同大小的新数据集。由于采样过程是有放回的，有些样本可能被多次抽样到，而有些样本可能一次都没有被选中。

自助法适用于数据量较小、难以获取更多数据的情况下，能够更好地估计模型的性能和参数的分布。但是由于自助法生成的数据集可能包含重复的样本，导致模型性能估计偏高，因此在一些情况下需要谨慎使用。

2. 交叉验证（Cross-Validation）

交叉验证是一种常用的重采样技术，通过将原始数据集划分为训练集和测试集，并多次重复这个过程来评估模型性能。其中最常见的是k折交叉验证，即将数据集分成k个子集，每次使用其中(k-1)个子集作为训练集，剩余的一个子集作为测试集，重复k次后求平均值作为评估结果。

交叉验证可以有效地评估模型的泛化能力，减小因数据划分不同而引起的误差。同时，通过多次不同划分训练集和测试集的过程，可以更全面地了解模型在不同数据集上的表现。

3. 上采样/下采样（Upsampling/Downsampling）

上采样和下采样是针对类别不平衡问题的重采样方法。当数据集中某些类别的样本数量明显少于其他类别时，会导致模型学习不均衡，影响模型的性能。

上采样是指增加少数类样本的数量，使其与多数类样本数量接近，从而平衡数据集。常用的上采样方法包括随机复制样本、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。

下采样是指减少多数类样本的数量，使其与少数类样本数量相近。常用的下采样方法包括随机删除样本、NearMiss等。

上采样和下采样都可以帮助解决类别不平衡问题，提高模型的性能和泛化能力，但需要根据具体情况选择合适的方法。

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重采样方法比较~

最邻近法（Nearest Neighbor）：最邻近法直接将与某像元位置最邻近的像元值作为该像元的新值。

该方法的优点是方法简单，处理速度快，且不会改变原始栅格值，但该种方法最大会产生半个像元大小的位移。

适用于表示分类或某种专题的离散数据，如土地利用，植被类型等。

以下示意图为栅格数据经过平移和旋转的几何变换之后。

就是根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。

在遥感中，重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨率影像的过程。

常用的重采样方法有最邻近内插法（nearest neighbor interpolation）、双线性内插法（bilinear interpolation）和三次卷积法内插（cubic convolution interpolation）。

扩展资料：双线性内插法是通过取采样点到周围4邻域像元的距离加权来计算其栅格值新值。

具体操作是首先在Y方向做一次内插(或X方向)，再在X方向(或Y方向)内插一次，通过距离加权计算得到该像元的栅格值。

用该法进行重采样，结果往往会比最邻近法重采样的结果更加光滑，但是会改变原来的栅格值，丢失一些局部细微的特征。

适用于表示某种现象分布、地形表面的连续数据，如DEM影像、温度统计、降雨量分布、坡度等，这些数据一般就是通过采样点多次内插得到的连续表面。

参考资料来源：网络百科-重采样

ArcGIS中的栅格数据重采样方法有哪些?

栅格重采样主要包括三种方法：最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。

最邻近法是把原始图像中距离最近的像元值填充到新图像中;双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图像附近的像元值通过距离加权平均填充到新图像中。

默认情况下，采用最近邻分配重采样技术，这种方法同时适用于离散和连续值类型，而其他重采样方法只适用于连续数据。

另外还可以用ArcGIS中的Resampling工具进行栅格重采样操作。

具体操作方法可以去地理国情监测云平台看看，或者从网上搜索下，这个答案我就是从网上找到答案的。

回答完毕。

什么是重采样 数据采集

采集管线上的压力，要用压力传感器（由智能型和一般的），根据你说的情况，你的采集信号需要远传，所以压力传感器采集上来的信号送给变送器（或者数据采集卡），这个变送器（或数据采集卡）就是将你传感器传过来的信号进行处理的，如果有多个信号要采集，就用多路输入的卡或变送器。

至于采集多少个处理一次，对于石油管道上的压力波动，在稳态下应该很小，所以管道上的压力可看作是个常数值，就算有波动，频率也不会太高，这样采样频率村也不用太高，对于温度、压力等缓变信号，在满足奈奎斯特采样定理的基础上，1秒钟采样10次就可以了。

对于数据要滤波处理，我想你说的应该是对经过采样之后的数据进行滤波，采样之后就变成数字量了，这时候要采用数字滤波的方式，对于压力这样的缓变信号，我会采用中位值滤波，也就是采集奇数个值，让它们按大小排列，取最中间那个值，作为本次采样滤波的结果，如果信号变化不大，采集5个信号就可以了，5个信号采集完就处理一次。

当然这个滤波的算法要写入采集卡的cpu中，这样的话，采集卡就应该有可编程功能。

如果可以的话，你可以就用最普通的采集卡，用他将信号变送出来输出标准信号，自己用做个单片机做个数据处理电路，将滤波程序写入单片机，呵呵。

我原来这么做过，效果还可以。

什么是音频重采样?

频率对应于时间轴线，振幅对应于电平轴线。

波是无限光滑的，弦线可以看成由无数点组成，由于存储空间是相对有限的，数字编码过程中，必须对弦线的点进行采样。

采样的过程就是抽取某点的频率值，很显然，在一秒中内抽取的点越多，获取得频率信息更丰富，为了复原波形，一次振动中，必须有2个点的采样，人耳能够感觉到的最高频率为20kHz，因此要满足人耳的听觉要求，则需要至少每秒进行40k次采样，用40kHz表达，这个40kHz就是采样率。

我们常见的CD，采样率为44.1kHz。

光有频率信息是不够的，我们还必须获得该频率的能量值并量化，用于表示信号强度。

量化电平数为2的整数次幂，我们常见的CD位16bit的采样大小，即2的16次方。

采样大小相对采样率更难理解，因为要显得抽象点，举个简单例子：假设对一个波进行8次采样，采样点分别对应的能量值分别为A1-A8，但我们只使用2bit的采样大小，结果我们只能保留A1-A8中4个点的值而舍弃另外4个。

如果我们进行3bit的采样大小，则刚好记录下8个点的所有信息。

采样率和采样大小的值越大，记录的波形更接近原始信号。

遥感影像校正中，重采样的原理是什么？

重采样就是改变原影像的象元大小，校正时 被校正影像会被自动赋予基准影像的分辨率，所以需要改为本来的像元大小。

在遥感图像几何纠正中为什么要对原始图像进行重采样?

晕！不重新采样怎么精确呢？仔细看下面的网页去吧。

遥感图像的精纠正是指消除图像中的几何变形，产生一幅符合某种地图投影或图形表达要求的新图像。

它包括两个环节：一是像素坐标的变换，即将图像坐标转变为地图或地面坐标；二是对坐标变换后的像素亮度值进行重采样。

数字图像纠正主要处理过程如下：1.根据图像的成像方式确定影像坐标和地面坐标之间的数学模型。

2.根据所采用的数字模型确定纠正公式。

3.根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数，评定精度。

4.对原始影像进行几何变换计算，像素亮度值重采样。