采样算法
❶ 采样频率是怎么计算出来的
采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关，例如：机器转速3000r/min=50Hz，如果要分析的故障频率估计在8倍频以下，要求谱图上频率分辨率ΔF=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为：
最高分析频率Fm=8·50Hz=400Hz；
采样频率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz；
采样点数N=2.56·（Fm/ΔF）=2.56·（400Hz/1Hz）=1024
(1)采样算法扩展阅读：
采样频率只能用于周期性采样的采样器，对于非周期性采样的采样器没有规则限制。
采样频率必须大于被采样信号带宽的两倍，另外一种等同的说法是奈奎斯特定律必须大于被采样信号的带宽。如果信号的带宽是100Hz，那么为了避免混叠现象采样频率必须大于200Hz。换句话说就是采样频率必须至少是信号中最大频率分量频率的两倍，否则就不能从信号采样中恢复原始信号。
❷ 采样点的计算
采样率为每秒采样点数，转化为秒计算
采样率为5OOK/s时，500*1000*20/1000=10000=10K
采样率为1M/s时，1*1000*1000*20/1000=20000=20K
❸ 采样方法与技术指标
根据总的设计要求和研究实施方案，采样计划分为两大部分。一部分为硒的生物环境地球化学样品；另一部分为综合地质地球化学样品。
一、生物环境地球化学样品
采样设计方案如图2-1所示。实际操作时按该区疾病发病率的高低，将采样组分为高发（H）、中发（M）、低发或无病（N）三组。每一组内分别选择5个采样村，每一个采样村选择5个采样点，匹配性采集5份土壤、5份粮食、5份人发样品和1份水样（因村内各家水源均来自统一水井，故每一采样村仅选一个水样采集点），并在个别研究区域有针对性地采集少量血液样品。
图2-1采样设计示意图
（一）土壤样品
土壤样品尽可能覆盖每一个村的各种土壤类型，全部采集表层耕作土。每个样品采于同一块耕地，采集时布置一20m×20m左右的方形，用取样钻（荷兰土壤钻）取4个顶点处地表下10～20cm土壤，10cm以上表土被抛弃。将4个点的土壤在塑料布上混合均匀，去掉石块、草根等，四等分，取对角线各两份样分别装入样品袋中。其中一份送交英国地调局分析，一份由地科院测试所分析。另外，每采集10件土壤样增加一个重复样，重复样在同一样品的4个顶点重复钻取，经相同处理装袋编号。除此之外，为了了解深部土壤硒的含量变化，同时采集了部分深度超过30～45cm的土壤样品。每件土壤样品重100～200g。
（二）粮食样品
粮食样品采集时，其品种的选择尽可能代表当地居民的长期饮食习惯。因此张家口地区选择小麦和莜麦作为主要采样对象，磁县研究区主要采集小麦和玉米，而恩施研究区则以水稻和玉米为主要采集对象。对于没有以上农作物的耕地则按照实际情况采集耕地中相应的作物品种如小米等。大部分粮食样品的采集均与土壤样品相匹配，恩施地区由于收获季节已过，样品大多无法与土壤匹配。采集过程中尽可能避免人为污染，直接从田地中采集农作物的籽粒。样品重约200～250g，混合均匀并分别装入2个特制的白布样袋中，以保持通风干燥，避免受潮霉变。每20件样品采集一个重复样。
粮食样品取回晾干后，用木棍或橡皮锤在硬质木板上打击并研磨，脱去谷壳，过塑料筛后均匀分为两份，装纸袋后分别由地科院测试所和英国地调局保存。
（三）水样
原则上每一个采样村采集一个水样，每5个水样加一个重复样。样品采自村民共同饮用的井水、泉水、贮水坑或水库。
采样工具包括一个塑料注射器，一个前端带0.45μm滤膜的直径为25mm的滤筒和两个50ml聚乙烯瓶。采样前各种工具都需用注射器吸取该采样点的水冲洗两遍以免交叉污染。每一样点采水200ml。其中100ml经过过滤，100ml无需过滤，分别注入两个聚乙烯瓶中，加盖密封。野外采样工作全部完成前加入两个去离子水样品作水样空白样，同时在每个采样点加采一个不过滤的330ml水样装入塑料瓶，在现场或当天完成pH、Eh、重碳酸根和电导率的测定。
（四）人发样品
人发样品的采集按照不同研究区的疾病流行特点，在张家口地区，主要采于不同年龄段妇女；磁县地区主要采集20～60岁的成年人，恩施研究区集中于儿童（克山病区）和成年男子（中毒区）。发样取自枕部不超过5cm处，重约2～5g，混合均匀后分成两份，分别装入两个密封的塑料袋中，交由地科院测试所与英国地调局分别保存。发样的采集大多未能与土壤和粮食样品相匹配，但全部控制在采样村范围内。
（五）血液样品
因采集困难，仅在张家口地区病村中采集了少量人血样品。采集时抽取空腹静脉血5ml左右，置于玻璃试管中加塞防止污染和蒸发，并于当天离心分离，取上部透明血清液体2～3ml盛入加塞密封的试管中运回北京冷藏并由地科院测试所分析测试。
二、地质地球化学环境背景样品
沿综合地质地球化学剖面线采集本类样品。主要包括岩石样品、非耕作土表层样品和深度剖面样品、水系沉积物样品。在张家口设计了两条剖面，一条南起赤城县猫峪，北止沽源县后平头梁，呈北北东走向，长39.4km；另一条南起崇礼县海流图，北止张北县许家营，呈南北走向，全长35km。两条剖面穿越了克山病重、中-轻、非病村和坝上、坝下两个不同的地貌景观区。磁县设计的两条剖面分别穿越了山区—丘陵—平原地貌景观区和食管癌高、中、低发区。一条从涉县的关防—磁县北贾壁—峰峰矿区—磁县城关—临漳县城关—魏县城关，全长90km；而另一条剖面始于涉县与磁县的交界处合漳，经观台、西保障，到讲武城，长约40km。采集样品时一般按2～3km间距采集一个土壤样品，以及相应的岩石或水系沉积物样品（如果有岩石出露或水系沉积物存在）。恩施研究区由于收集了本区区域化探水系沉积物样品，故未作剖面测量，但采集了本区各类岩石样品。
本项目共采集样品1441件，各种类型样品数和各研究区样品数见表2-1。
表2-1各研究区采样统计表
❹ 采样频率计算公式
选 C.
每秒钟 44.1k 次采样,即产生 44.1 x 1000 个数据
量化位数 8 位,即每个采样数据需要占用 8 位 = 1 个字节
立体声双声道,所以等于是储存两份声音,储存空间翻倍
一分钟,即 60 秒.
所以：
44.1 (khz) x 1000 x 8 (bits) x 2 (立体声) x 60 (s) / 8 (一字节是8位)
即：44.1 x 1000 x 8 x 2 x 60 / 8 字节,选 C.
❺ 为什么机器学习中需要采样算法
学习机器学习十大算法，相当于电脑的中级水平。算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输
❻ 压缩采样的算法是怎么描述的
ADPCM(Adaptive
Differential
Pulse
Code
Molation)，是一种针对
16bits(
或8bits或者更高)
声音波形数据的一种有损压缩算法,它将声音流中每次采样的
16bit
数据以
4bit
存储,所以压缩比
1:4.
而且压缩/解压缩算法非常简单,所以是一种低空间消耗，高质量高效率声音获得的好途径。保存声音的数据文件后缀名为
.AUD
的大多用ADPCM
压缩。
ADPCM
主要是针对连续的波形数据的，保存的是波形的变化情况，以达到描述整个波形的目的，由于它的编码和解码的过程却很简洁，列在后面，相信大家能够看懂。
8bits采样的声音人耳是可以勉强接受的，而
16bit
采样的声音可以算是高音质了。ADPCM
算法却可以将每次采样得到的
16bit
数据压缩到
4bit
。需要注意的是，如果要压缩/解压缩得是立体声信号，采样时，声音信号是放在一起的，需要将两个声道分别处理。
PCM是脉冲编码调制的意思。AD是自适应增量的意思。
严格说来，ADPCM不是压缩方法。他的主要思想是，用差值替代绝对值。举个例子，全班同学平均身高175CM：其中，我的身高170CM，这就是PCM方法；我的身高和平均值相比为-5cm，这就是DPCM，我的身高跟前一位同学相比为-10CM，前一位同学有多高我不知道他多高，你问他，这是ADPCM。比方不是太准确，大概就是这个意思。
在大多数情况下，数据值与平均值相差不大，所以用差值替代绝对值可以节省空间。
很高兴回答楼主的问题
如有错误请见谅
❼ 单片机心率采样算法
单片机新率采样的算法是非常复杂的，所以这时候你必须用用一个公式，你才能去给他算出来，这个公式非常简易的，所以你套公式就可以。
❽ java未知长度随机采样，算法已有，用代码实现
自己建个Test.java然后把内容拷进去运行下试试应该是你要的结果,有问题,消息回复,或hi(hi可能不在线.)
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++) {//如果输入end则终止函数
System.out.print("请输入数字:");
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("随机数 为"+random);
long rInt = ((int)(random * k))+1;//随机抽中数只可能为1,2,3...k,几率为1/k;
System.out.println("随机抽中数是否为k:k为"+k+"随机抽中数为" + rInt );
if (rInt == k ) {
save = value;
System.out.println("保存的数变更:" + save );
}
System.out.println("次数:" + k + "--随机数为:" + rInt + "------输入的值："+ value);
}else{
k--;
}
}
System.out.println("保存的数值:" + save);
}
}
❾ 单片机AD采样,10位AD和12AD的采样计算公式分别是什么
10位的，Uad=K*Vref/1024,12位的，Uad=K*Vref/4096
❿ 什么是吉布斯采样算法
几个可以学习gibbs sampling的方法：
1,读Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning,讲的很清楚,但是我记得好像没有例子；
2,读artificial Intelligence,2、3版,都有.但是我没读过；
3,最方便的,查wiki,这个说的最清楚；
这里通俗点的解释一下。首先，什么是sampling.sampling就是以一定的概率分布,看发生什么事件.举一个例子.甲只能E：吃饭、学习、打球,时间T：上午、下午、晚上,天气W：晴朗、刮风、下雨.现在要一个sample,这个sample可以是：打球+下午+晴朗...
问题是我们不知道p(E,T,W),或者说,不知道三件事的联合分布.当然,如果知道的话,就没有必要用gibbs sampling了.但是,我们知道三件事的conditional distribution.也就是说,p(E|T,W),p(T|E,W),p(W|E,T).现在要做的就是通过这三个已知的条件分布,再用gibbs sampling的方法,得到joint distribution.
具体方法.首先随便初始化一个组合,i.e.学习+晚上+刮风,然后依条件概率改变其中的一个变量.具体说,假设我们知道晚上+刮风,我们给E生成一个变量,比如,学习-》吃饭.我们再依条件概率改下一个变量,根据学习+刮风,把晚上变成上午.类似地,把刮风变成刮风（当然可以变成相同的变量）.这样学习+晚上+刮风-》吃饭+上午+刮风.
同样的方法,得到一个序列,每个单元包含三个变量,也就是一个马尔可夫链.然后跳过初始的一定数量的单元（比如100个）,然后隔一定的数量取一个单元（比如隔20个取1个）.这样sample到的单元,是逼近联合分布的.