采樣演算法
❶ 采樣頻率是怎麼計算出來的
采樣點數的多少與要求多大的頻率解析度有關，例如：機器轉速3000r/min=50Hz，如果要分析的故障頻率估計在8倍頻以下，要求譜圖上頻率解析度ΔF=1 Hz ,則采樣頻率和采樣點數設置為：
最高分析頻率Fm=8·50Hz=400Hz；
采樣頻率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz；
采樣點數N=2.56·（Fm/ΔF）=2.56·（400Hz/1Hz）=1024
(1)采樣演算法擴展閱讀：
采樣頻率只能用於周期性采樣的采樣器，對於非周期性采樣的采樣器沒有規則限制。
采樣頻率必須大於被采樣信號帶寬的兩倍，另外一種等同的說法是奈奎斯特定律必須大於被采樣信號的帶寬。如果信號的帶寬是100Hz，那麼為了避免混疊現象采樣頻率必須大於200Hz。換句話說就是采樣頻率必須至少是信號中最大頻率分量頻率的兩倍，否則就不能從信號采樣中恢復原始信號。
❷ 采樣點的計算
采樣率為每秒采樣點數，轉化為秒計算
采樣率為5OOK/s時，500*1000*20/1000=10000=10K
采樣率為1M/s時，1*1000*1000*20/1000=20000=20K
❸ 采樣方法與技術指標
根據總的設計要求和研究實施方案，采樣計劃分為兩大部分。一部分為硒的生物環境地球化學樣品；另一部分為綜合地質地球化學樣品。
一、生物環境地球化學樣品
采樣設計方案如圖2-1所示。實際操作時按該區疾病發病率的高低，將采樣組分為高發（H）、中發（M）、低發或無病（N）三組。每一組內分別選擇5個采樣村，每一個采樣村選擇5個采樣點，匹配性採集5份土壤、5份糧食、5份人發樣品和1份水樣（因村內各家水源均來自統一水井，故每一采樣村僅選一個水樣採集點），並在個別研究區域有針對性地採集少量血液樣品。
圖2-1采樣設計示意圖
（一）土壤樣品
土壤樣品盡可能覆蓋每一個村的各種土壤類型，全部採集表層耕作土。每個樣品采於同一塊耕地，採集時布置一20m×20m左右的方形，用取樣鑽（荷蘭土壤鑽）取4個頂點處地表下10～20cm土壤，10cm以上表土被拋棄。將4個點的土壤在塑料布上混合均勻，去掉石塊、草根等，四等分，取對角線各兩份樣分別裝入樣品袋中。其中一份送交英國地調局分析，一份由地科院測試所分析。另外，每採集10件土壤樣增加一個重復樣，重復樣在同一樣品的4個頂點重復鑽取，經相同處理裝袋編號。除此之外，為了了解深部土壤硒的含量變化，同時採集了部分深度超過30～45cm的土壤樣品。每件土壤樣品重100～200g。
（二）糧食樣品
糧食樣品採集時，其品種的選擇盡可能代表當地居民的長期飲食習慣。因此張家口地區選擇小麥和莜麥作為主要采樣對象，磁縣研究區主要採集小麥和玉米，而恩施研究區則以水稻和玉米為主要採集對象。對於沒有以上農作物的耕地則按照實際情況採集耕地中相應的作物品種如小米等。大部分糧食樣品的採集均與土壤樣品相匹配，恩施地區由於收獲季節已過，樣品大多無法與土壤匹配。採集過程中盡可能避免人為污染，直接從田地中採集農作物的籽粒。樣品重約200～250g，混合均勻並分別裝入2個特製的白布樣袋中，以保持通風乾燥，避免受潮霉變。每20件樣品採集一個重復樣。
糧食樣品取回晾乾後，用木棍或橡皮錘在硬質木板上打擊並研磨，脫去谷殼，過塑料篩後均勻分為兩份，裝紙袋後分別由地科院測試所和英國地調局保存。
（三）水樣
原則上每一個采樣村採集一個水樣，每5個水樣加一個重復樣。樣品采自村民共同飲用的井水、泉水、貯水坑或水庫。
采樣工具包括一個塑料注射器，一個前端帶0.45μm濾膜的直徑為25mm的濾筒和兩個50ml聚乙烯瓶。采樣前各種工具都需用注射器吸取該采樣點的水沖洗兩遍以免交叉污染。每一樣點采水200ml。其中100ml經過過濾，100ml無需過濾，分別注入兩個聚乙烯瓶中，加蓋密封。野外采樣工作全部完成前加入兩個去離子水樣品作水樣空白樣，同時在每個采樣點加采一個不過濾的330ml水樣裝入塑料瓶，在現場或當天完成pH、Eh、重碳酸根和電導率的測定。
（四）人發樣品
人發樣品的採集按照不同研究區的疾病流行特點，在張家口地區，主要采於不同年齡段婦女；磁縣地區主要採集20～60歲的成年人，恩施研究區集中於兒童（克山病區）和成年男子（中毒區）。發樣取自枕部不超過5cm處，重約2～5g，混合均勻後分成兩份，分別裝入兩個密封的塑料袋中，交由地科院測試所與英國地調局分別保存。發樣的採集大多未能與土壤和糧食樣品相匹配，但全部控制在采樣村范圍內。
（五）血液樣品
因採集困難，僅在張家口地區病村中採集了少量人血樣品。採集時抽取空腹靜脈血5ml左右，置於玻璃試管中加塞防止污染和蒸發，並於當天離心分離，取上部透明血清液體2～3ml盛入加塞密封的試管中運回北京冷藏並由地科院測試所分析測試。
二、地質地球化學環境背景樣品
沿綜合地質地球化學剖面線採集本類樣品。主要包括岩石樣品、非耕作土表層樣品和深度剖面樣品、水系沉積物樣品。在張家口設計了兩條剖面，一條南起赤城縣貓峪，北止沽源縣後平頭梁，呈北北東走向，長39.4km；另一條南起崇禮縣海流圖，北止張北縣許家營，呈南北走向，全長35km。兩條剖面穿越了克山病重、中-輕、非病村和壩上、壩下兩個不同的地貌景觀區。磁縣設計的兩條剖面分別穿越了山區—丘陵—平原地貌景觀區和食管癌高、中、低發區。一條從涉縣的關防—磁縣北賈壁—峰峰礦區—磁縣城關—臨漳縣城關—魏縣城關，全長90km；而另一條剖面始於涉縣與磁縣的交界處合漳，經觀台、西保障，到講武城，長約40km。採集樣品時一般按2～3km間距採集一個土壤樣品，以及相應的岩石或水系沉積物樣品（如果有岩石出露或水系沉積物存在）。恩施研究區由於收集了本區區域化探水系沉積物樣品，故未作剖面測量，但採集了本區各類岩石樣品。
本項目共採集樣品1441件，各種類型樣品數和各研究區樣品數見表2-1。
表2-1各研究區采樣統計表
❹ 采樣頻率計算公式
選 C.
每秒鍾 44.1k 次采樣,即產生 44.1 x 1000 個數據
量化位數 8 位,即每個采樣數據需要佔用 8 位 = 1 個位元組
立體聲雙聲道,所以等於是儲存兩份聲音,儲存空間翻倍
一分鍾,即 60 秒.
所以：
44.1 (khz) x 1000 x 8 (bits) x 2 (立體聲) x 60 (s) / 8 (一位元組是8位)
即：44.1 x 1000 x 8 x 2 x 60 / 8 位元組,選 C.
❺ 為什麼機器學習中需要采樣演算法
學習機器學習十大演算法，相當於電腦的中級水平。演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸
❻ 壓縮采樣的演算法是怎麼描述的
ADPCM(Adaptive
Differential
Pulse
Code
Molation)，是一種針對
16bits(
或8bits或者更高)
聲音波形數據的一種有損壓縮演算法,它將聲音流中每次采樣的
16bit
數據以
4bit
存儲,所以壓縮比
1:4.
而且壓縮/解壓縮演算法非常簡單,所以是一種低空間消耗，高質量高效率聲音獲得的好途徑。保存聲音的數據文件後綴名為
.AUD
的大多用ADPCM
壓縮。
ADPCM
主要是針對連續的波形數據的，保存的是波形的變化情況，以達到描述整個波形的目的，由於它的編碼和解碼的過程卻很簡潔，列在後面，相信大家能夠看懂。
8bits采樣的聲音人耳是可以勉強接受的，而
16bit
采樣的聲音可以算是高音質了。ADPCM
演算法卻可以將每次采樣得到的
16bit
數據壓縮到
4bit
。需要注意的是，如果要壓縮/解壓縮得是立體聲信號，采樣時，聲音信號是放在一起的，需要將兩個聲道分別處理。
PCM是脈沖編碼調制的意思。AD是自適應增量的意思。
嚴格說來，ADPCM不是壓縮方法。他的主要思想是，用差值替代絕對值。舉個例子，全班同學平均身高175CM：其中，我的身高170CM，這就是PCM方法；我的身高和平均值相比為-5cm，這就是DPCM，我的身高跟前一位同學相比為-10CM，前一位同學有多高我不知道他多高，你問他，這是ADPCM。比方不是太准確，大概就是這個意思。
在大多數情況下，數據值與平均值相差不大，所以用差值替代絕對值可以節省空間。
很高興回答樓主的問題
如有錯誤請見諒
❼ 單片機心率采樣演算法
單片機新率采樣的演算法是非常復雜的，所以這時候你必須用用一個公式，你才能去給他算出來，這個公式非常簡易的，所以你套公式就可以。
❽ java未知長度隨機采樣，演算法已有，用代碼實現
自己建個Test.java然後把內容拷進去運行下試試應該是你要的結果,有問題,消息回復,或hi(hi可能不在線.)
import java.util.Scanner;
import java.util.regex.Pattern;
public class Test
{
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
String save = null;
String value = null;
for (int k = 1; !"end".equals(value); k++) {//如果輸入end則終止函數
System.out.print("請輸入數字:");
value = scanner.next();
Pattern pattern = Pattern.compile("[0-9]*");
if (pattern.matcher(value).matches()) {
double random=0;
do{
random=Math.random();
}while(random==0);
System.out.println("隨機數 為"+random);
long rInt = ((int)(random * k))+1;//隨機抽中數只可能為1,2,3...k,幾率為1/k;
System.out.println("隨機抽中數是否為k:k為"+k+"隨機抽中數為" + rInt );
if (rInt == k ) {
save = value;
System.out.println("保存的數變更:" + save );
}
System.out.println("次數:" + k + "--隨機數為:" + rInt + "------輸入的值："+ value);
}else{
k--;
}
}
System.out.println("保存的數值:" + save);
}
}
❾ 單片機AD采樣,10位AD和12AD的采樣計算公式分別是什麼
10位的，Uad=K*Vref/1024,12位的，Uad=K*Vref/4096
❿ 什麼是吉布斯采樣演算法
幾個可以學習gibbs sampling的方法：
1,讀Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning,講的很清楚,但是我記得好像沒有例子；
2,讀artificial Intelligence,2、3版,都有.但是我沒讀過；
3,最方便的,查wiki,這個說的最清楚；
這里通俗點的解釋一下。首先，什麼是sampling.sampling就是以一定的概率分布,看發生什麼事件.舉一個例子.甲只能E：吃飯、學習、打球,時間T：上午、下午、晚上,天氣W：晴朗、刮風、下雨.現在要一個sample,這個sample可以是：打球+下午+晴朗...
問題是我們不知道p(E,T,W),或者說,不知道三件事的聯合分布.當然,如果知道的話,就沒有必要用gibbs sampling了.但是,我們知道三件事的conditional distribution.也就是說,p(E|T,W),p(T|E,W),p(W|E,T).現在要做的就是通過這三個已知的條件分布,再用gibbs sampling的方法,得到joint distribution.
具體方法.首先隨便初始化一個組合,i.e.學習+晚上+刮風,然後依條件概率改變其中的一個變數.具體說,假設我們知道晚上+刮風,我們給E生成一個變數,比如,學習-》吃飯.我們再依條件概率改下一個變數,根據學習+刮風,把晚上變成上午.類似地,把刮風變成刮風（當然可以變成相同的變數）.這樣學習+晚上+刮風-》吃飯+上午+刮風.
同樣的方法,得到一個序列,每個單元包含三個變數,也就是一個馬爾可夫鏈.然後跳過初始的一定數量的單元（比如100個）,然後隔一定的數量取一個單元（比如隔20個取1個）.這樣sample到的單元,是逼近聯合分布的.