Збільшення дискретизації збільшує кількість вибірок даних у наборі даних. При цьому він має на меті для виправлення незбалансованих даних і тим самим покращення продуктивності моделі. Підвищена дискретизація, інакше відома як
, це техніка обробки й оптимізації даних, яка усуває дисбаланс класів у наборі даних шляхом додавання даних. 29 квітня 2024 р.
Статистики опитування використовують надмірну вибірку, щоб зменшити дисперсії ключових статистичних даних цільової підгрупи населення. Надмірна вибірка досягає цього шляхом непропорційного збільшення розміру вибірки цільової підгрупи. Розробники опитувань використовують різні підходи до надмірної вибірки.
опис. y = підвищення дискретизації (x, n) збільшує частоту вибірки x шляхом вставки n – 1 нулів між вибірками. Якщо x є матрицею, функція розглядає кожен стовпець як окрему послідовність.
Якщо ви передаєте високоякісний сигнал PCM DXD 384 або 768 кГц із частотою 16/44,1 кГц або вище, 24- або 32-бітний сигнал PCM на цей ЦАП, це працюватиме менше і потенційно звучатиме краще, оскільки він працюватиме ближче до частоти дискретизації SDM, що зменшує навантаження на SDM DSP…
Якщо основна увага зосереджена на виявленні рідкісних подій або аномалій, підвищення дискретизації може бути більш ефективним для покращення продуктивності моделі. Якщо метою є покращення ефективності моделі або зменшення ризику переобладнання, кращим варіантом може бути зменшення дискретизації.
Є три основні причини для виконання передискретизації: покращити ефективність згладжування, збільшити роздільну здатність і зменшити шум.
Коли я повинен використовувати передискретизацію? Якщо ви використовуєте нижчу частоту дискретизації для свого сеансу, але ви все одно хочете використовувати справедливу обробку, це допоможе використовувати надмірну дискретизацію щоб зменшити спотворення. Передискретизація повинна використовуватися як у сеансах мікшування, так і в мастерингу, коли використовується агресивна або велика обробка.