Howtosignalprocessing
- Qual é o propósito de super amostragem?
- O excesso de amostra soa melhor?
- O que está superamostragem na coleta de dados?
- O que acontece se você a excesso de amostra?
Qual é o propósito de super amostragem?
A superamostragem é capaz de melhorar a resolução e a relação sinal / ruído e pode ser útil para evitar aliases e distorção de fase, relaxando os requisitos de desempenho do filtro anti-aliasing. Diz -se que um sinal é super -amostrado por um fator de n se for amostrado em n vezes a taxa de nyquist.
O excesso de amostra soa melhor?
A superamostragem atenuação de questões, incluindo alias, e geralmente produz resultados mais suaves e mais agradáveis ao custo de usar mais energia da CPU. Mas todos os algoritmos de excesso de amostragem não são iguais e alguns são melhores que outros.
O que está superamostragem na coleta de dados?
A superamostragem aleatória envolve complementar os dados de treinamento com várias cópias de algumas das classes minoritárias. A superamostragem pode ser feita mais de uma vez (2x, 3x, 5x, 10x, etc.) Este é um dos primeiros métodos propostos, que também é provado ser robusto.
O que acontece se você a excesso de amostra?
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.
