Howtosignalprocessing
- Quanto você deve amossar?
- Qual é a condição de excesso de amostragem?
- Quando devemos usar o excesso de amostras?
- Você deve amossar ou submeter uma amostra?
Quanto você deve amossar?
A escolha de uma taxa de superamostragem 2x ou mais instrui o algoritmo a aumentar o sinal de entrada, aumentando temporariamente a frequência nyquista para que haja menos artefatos e alias reduzido. Níveis mais altos de superamostragem resultam em menos aliases ocorrendo na faixa audível.
Qual é a condição de excesso de amostragem?
A excesso de amostras aumenta desnecessariamente a taxa de dados de saída do ADC e cria problemas de configuração e tempo de retenção, aumenta o consumo de energia, aumenta o custo do ADC e também o custo do FPGA, pois ele precisa capturar dados de alta velocidade.
Quando devemos usar o excesso de amostras?
Quando uma classe de dados é a classe minoritária sub -representada na amostra de dados, sobre técnicas de amostragem talvez usadas para duplicar esses resultados para uma quantidade mais equilibrada de resultados positivos em treinamento. Sobre a amostragem é usada quando a quantidade de dados coletados é insuficiente.
Você deve amossar ou submeter uma amostra?
Os métodos de supermo -amostras duplicam ou criam novos exemplos sintéticos na classe minoritária, enquanto os métodos de amostragem de subida excluem ou mesclam exemplos na classe majoritária. Ambos os tipos de reamostragem podem ser eficazes quando usados isoladamente, embora possam ser mais eficazes quando os dois tipos de métodos são usados em conjunto.
