抽取算法
Ⅰ 内插抽取算法
内插抽取算法基础：离散傅立叶变换
对于模拟信号的处理采用数字式方法，实现起来比较容易
Ⅱ 分层抽样的算法步骤
分层抽样 1、知识与技能：
（1）正确理解分层抽样的概念；
（2）掌握分层抽样的一般步骤；
（3）区分简单随机抽样、系统抽样和分层抽样，并选择适当正确的方法 进行抽样。
2、过程与方法：通过对现实生活中实际问题进行分层抽样，感知应用数学 知识解决实际问题的方法。
3、情感态度与价值观：通过对统计学知识的研究，感知数学知识中“估计 与“精确”性的矛盾统一，培养学生的辩证唯物主义的世界观与价值观。
4、重点与难点：正确理解分层抽样的定义，灵活应用分层抽样抽取样本， 并恰当的选择三种抽样方法解决现实生活中的抽样问题。
教学设想： 教学设想 【创设情景】 假设某地区有高中生 2400 人，初中生 10900 人，小学生 11000 人，此地 教育部门为了了解本地区中小学的近视情况及其形成原因，要从本地区的 小学生中抽取 1%的学生进行调查，你认为应当怎样抽取样本？ 【探究新知 探究新知】 探究新知 一、分层抽样的定义。 一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照一定的比例， 从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本， 这种抽样的方法叫分层抽样。 说明】 【说明】分层抽样又称类型抽样，应用分层抽样应遵循以下要求：
（1）分层：将相似的个体归人一类，即为一层，分层要求每层的各个个体 互不交叉，即遵循不重复、不遗漏的原则。
（2）分层抽样为保证每个个体等可能入样，需遵循在各层中进行简单随机 抽样，每层样本数量与每层个体数量的比与这层个体数量与总体容量 的比相等。 二、分层抽样的步骤： （1）分层：按某种特征将总体分成若干部分。
（2）按比例确定每层抽取个体的个数。
（3）各层分别按简单随机抽样的方法抽取。
（4）综合每层抽样，组成样本。
【说明】 （1）分层需遵循不重复、不遗漏的原则。
（2）抽取比例由每层个体占总体的比例确定。
（3）各层抽样按简单随机抽样进行。
探究交流：
（1）分层抽样又称类型抽样，即将相似的个体归入一类（层） ，然后每层抽 取若干个体构成样本，所以分层抽样为保证每个个体等可能入样，必 （ ） 须进行A、每层等可能抽样 B、每层不等可能抽样 C、所有层按同一抽样比等可能抽样
（2）如果采用分层抽样，从个体数为 N 的总体中抽取一个容量为 n 样本，那么每个个体被抽到的可能性为 （ ） A． N 1 B. n 1 C. N n D. N n
点拨： 点拨： （1）保证每个个体等可能入样是简单随机抽样、系统抽样、分层抽 共同的特征，为了保证这一点，分层时用同一抽样比是必不可少 的，故此选 C。
（2）根据每个个体都等可能入样，所以其可能性本容量与总体容量 比，故此题选 C。
知识点 2 简单随机抽样、系统抽样、分层抽样的比较 适 用 类 别 共同点 各自特点 联 系 范 围
（1）抽样过程中每 总体个 简 单 从总体中逐个抽取 个个体被抽到 数较少 随 机 的可能性相等 将总体均分成几部 抽 样 在起始部分 总体个
（2）每次抽出个体 分， 按预先制定的规 样时采用简 数较多 后不再将它放 则在各部分抽取 随机抽样 系 统 回，即不放回 抽 样 总体由 抽样 分层抽样时采 差异明 将总体分成几层， 用简单随机抽 显的几 分 层 分层进行抽取 样或系统抽样 部分组 抽 样 成 【例选精析】 例选精析】
例1、 某高中共有 900 人，其中高一年级 300 人，高二年级 200 人，高三年级 400 人，现采用分层抽样抽取容量为 45 的样本，那么高一、高二、高三各 年级抽取的人数分别为 A.15,5,25 B.15,15,15 C.10,5,30 D15,10,20 分析]因为 300：200：400=3：2：4，于是将 45 分成 3：2：4 的三部分。设 [分析 分析 三部分各抽取的个体数分别为 3x,2x,4x,由 3x+2x+4x=45，得 x=5，故 高一、高二、高三各年级抽取的人数分别为 15，10，20，故选 D。
例 2：一个地区共有 5 个乡镇，人口 3 万人，其中人口比例为 3：2：5：2：3， 从 3 万人中抽取一个 300 人的样本，分析某种疾病的发病率，已知这种疾 病与不同的地理位置及水土有关， 问应采取什么样的方法？并写出具体过 程。
[分析 分析]采用分层抽样的方法。 分析 解：因为疾病与地理位置和水土均有关系，所以不同乡镇的发病情况差异明 显，因而采用分层抽样的方法，具体过程如下：
（1）将 3 万人分为 5 层，其中一个乡镇为一层。
（2）按照样本容量的比例随机抽取各乡镇应抽取的样本。 300×3/15=60 （人） 300×2/15=100 ， （人） 300×2/15=40 ， （人） 300×2/15=60 ， （人） ，因此各乡镇抽取人数分别为 60 人、40 人、100 人、40 人、60 人。 （3）将 300 人组到一起，即得到一个样本。
Ⅲ dif-fft与dit-fft算法有何异同
FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换（fast Fourier transform）。FFT算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法，先简要介绍FFT的基本原理。从DFT运算开始，说明FFT的基本原理。
DFT的运算为：
式中
由这种方法计算DFT对于X（K）的每个K值，需要进行4N次实数相乘和（4N-2）次相加，对于N个k值，共需N*N乘和N（4N-2）次实数相加。改进DFT算法，减小它的运算量，利用DFT中
的周期性和对称性，使整个DFT的计算变成一系列迭代运算，可大幅度提高运算过程和运算量，这就是FFT的基本思想。
FFT基本上可分为两类，时间抽取法和频率抽取法，而一般的时间抽取法和频率抽取法只能处理长度N=2^M的情况，另外还有组合数基四FFT来处理一般长度的FFT 设N点序列x(n),,将x(n)按奇偶分组，公式如下图
改写为：
一个N点DFT分解为两个 N/2点的DFT，继续分解，迭代下去，其运算量约为
其算法有如下规律
两个4点组成的8点DFT
Ⅳ 两个集合中任意抽取元素,再求抽取的并集的算法
D 分析：确定从中任意抽取两个函数的方法数，再考虑向右平移 、 、 、 个单位得到函数y=2sinωx的图象的方法数，利用古典概型的概率公式，即可求得结论． 这一组函数共有3×7=21个，从中任意抽取两个函数共有 =210种不同的方法，其中从这些函数中任意抽取两个，向右平移 个单位得到函数y=2sinωx的图象有3种取法；向右平移 个单位得到函数y=2sinωx的图象也有3种取法；向右平移 个单位得到函数y=2sinωx的图象有1种取法；向右平移 个单位得到函数y=2sinωx的图象也有1种取法； 故所求概率是 = 0 故选D．
Ⅳ c++ 从一维数组中抽取元素的算法
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
bool isSelect( int num, int* arrnum, int arrcount )
{
for (int i = 0;i< arrcount; i++)
{
if(num == arrnum[i])
return true;
}
return false;
}
int main()
{
int n = 100; //(n的值可能是1到100 的任意值）
int* index = (int*)malloc(sizeof(int)*n);
for(int i=0;i<n;i++) index[i] = i+1;
if (n<25)
{
return 0;
}
srand(time(NULL));
int nCount = 0;
int selectNum[25] = {0};
while( nCount < 25 ){
int nIndex = rand() % n;
if(!isSelect(index[nIndex],selectNum,25)){
selectNum[nCount] = index[nIndex];
nCount = nCount + 1;
}
}
for (int i = 0;i<25;i++)
{
printf("%d ", selectNum[i]);
}
return 0;
}
不知你要怎么选取这25个数，我这里是随机选取
Ⅵ 特征提取算法有哪些
图像的特征可分为两个层次，包括低层视觉特征，和高级语义特征。低层视觉特征包括纹理、颜色、形状三方面。语义特征是事物与事物之间的关系。纹理特征提取算法有：灰度共生矩阵法，傅里叶功率谱法颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。形状特征提取算法有：空间矩特征等等高级语义提取：语义网络、数理逻辑、框架等方法
Ⅶ 如果从五个队中抽取两个有怎样的简便算法有多少种抽法
6个数任选3个（有序列排），6*5*46个数任选3个(无序列)，因为c、b、a有3个数中排列有6种，abc acb bac cab bca cba 所以6个数任选3个(无序列)有6*5*4/6=20种
Ⅷ 求从n个数中抽取随机数的c语言算法。
int a[9][8];定义数组包含math.h time.h头文件 运用rand()函数和系统时间用系统的时间做随机种子。对产生的随机数%100就能保证随机数都<100.最后加1,EQlxCg
Ⅸ FFT , DTFT, DFT 的区别和联系
FFT ,DTFT,DFT的联系：FFT是DFT的一种高效快速算法，DFT是有限长序列的离散傅里叶变换，DTFT是非周期序列的傅里叶变换，DFT将信号的时域采样变换为其DTFT的频域采样。
FFT , DTFT, DFT 的区别是含义不同、性质不同、用途不同。
1、含义不同：DTFT是离散时间傅里叶变换，DFT是离散傅里叶变换，FFT是DFT的一种高效快速算法，也称作快速傅里叶变换。
2、性质不同：DTFT变换后的图形中的频率是一般连续的（cos(wn)等这样的特殊函数除外，其变换后是冲击串)，而DFT是DTFT的等间隔抽样，是离散的点。
快速傅里叶变换FFT其实是一种对离散傅里叶变换的快速算法，它的出现解决了离散傅里叶变换的计算量极大、不实用的问题，使离散傅里叶变换的计算量降低了 一个或几个数量级，从而使离散傅里叶变换得到了广泛应用。
3、用途不同：DFT完全是应计算机技术的发展而来的，因为如果没有计算机，用DTFT分析看频率响应就可以，为了适应计算机计算，那么就必须要用离散的值，因为计算机不能处理连续的值，FFT是为了提高速度而来。另外，FFT的出现也解决了相当多的计算问题，使得其它计算也可以通过FFT来解决。
(9)抽取算法扩展阅读
DTFT是以2pi为周期的。而DFT的序列X(k）是有限长的。
DTFT是以复指数序列{exp（-jwn）}的加权和来表示的，而DFT是等间隔抽样，DFT里面有个重要的参数就是N，抽样间隔就是将单位元分成N个间隔来抽样，绕圆一周，（2*pi）/N是间隔（一个圆周是2*pi，分成N个等分）
DTFT和DFT都能表征原序列的信息。因为现在计算主要使用计算机，必需要是离散的值才能参与运算，因此在工程中DFT应用比较广泛，DFT还有一个快速算法，那就是FFT。
Ⅹ 图像的特征提取都有哪些算法
图像的特征可分为两个层次，包括低层视觉特征，和高级语义特征。低层视觉特征包括纹理、颜色、形状三方面。语义特征是事物与事物之间的关系。纹理特征提取算法有：灰度共生矩阵法，傅里叶功率谱法颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。形状特征提取算法有：空间矩特征等等高级语义提取：语义网络、数理逻辑、框架等方法