Matlab重采样代码SoundPlus-SpeechBrain-SepFormerSpeechBrain中的SepFormer

关于Matlab编程的图像处理内容，提供对图像进行重采样的方法，以帮助广大用户。

resampleX 可重采样时间序列数据，以更改其采样率。它通过使用指定的重采样间隔 alpha 来执行此操作。例如，要将每秒采样 1000 次的数据转换为每秒 1100 次，请使用 alpha = 1000/1100。resampleX 与 MATLAB 的“resample”函数类似，但速度通常更快。

轮廓波变换在相关领域具有较新的应用，相关资源较为稀缺。

快速矢量抽取的 MATLAB 代码资源，写得蛮实用的。用几种常见的重采样方法，比如平均值、中值、总和、最小最大值那一套，把大数据量搞得更轻便。decimate()和resample()都用上了，核心逻辑还做了矢量化，跑得快，代码也清爽。里面还贴了个小函数模板，改一改就能直接用。适合你在搞信号、时序数据时快速降采样，省事儿不少。

本算法采用改进的SMOTE算法对少数类数据进行过采样，使用聚类的欠采样方法删除冗余或噪音数据。通过对数据集的清洗和均衡，提高了少数类的分类精度，增强了支持向量机训练的效率。

非均衡数据的分类问题真不少，尤其做机器学习建模的时候，常常少数类都快被淹没了。ImSMOTE-RSTR*就是为了解这类烦人问题的利器。它一边用改进版的SMOTE生成少数类样本，一边靠粗糙集理论把训练集里的噪音数据给清理掉，得还挺干净。 算法流程也不复杂，先补样，再删冗余。适合数据不平衡又噪声多的情况，比如用户欺诈检测或医疗分类啥的，用完效果挺。你要是对 SMOTE 了解过，再加点粗糙集思想，感觉就像老菜加新料，味道更足。 代码方面嘛，思路清晰，逻辑简单，上手还算快。建议搭配 Matlab 或者 Python 实现，前者可以和一些已有的粗糙集工具联动，比如Rosetta。文末我放了几个资源链接，

iHMM采样库提供学习和采样有限HMM和无限HMM的代码。代码依赖于Tom Minka的lightspeed和fastfit软件包，这些库必须位于Matlab路径上才能使采样算法正常工作。 iHMM多项式输出: TestiHmmGibbsSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行Gibbs采样器，演示如何使用iHmmSampleGibbs.m。使用命令“ help iHmmSampleGibbs”获取参数信息。 TestiHmmBeamSampler.m：在具有多项式输出的iHMM上运行光束采样器，演示如何使用iHmmSampleBeam.m。使用命令“ help iHmmSamp

通过重采样进行稳健关联测试这段代码蛮有意思的，主要是通过重采样测试两个 ECDF 是否独立，代码里会用 Kolmogorov-Smirnov 检验来比较条件分布和无条件分布之间的差异。你可以通过(1 - p_values)的中位数来得到结果，挺。如果你有更复杂的多维数据需求，代码也能轻松扩展，不怕数据复杂。你可以把它用在多场景，比如数据独立性检测或者做更深入的统计。如果你对重采样技术感兴趣，这个工具会对你有哦。

此文件（README.md）详细描述了数据集“基于衍射的钢相测量中纹理和采样方法引起的偏差误差的评估”。该文件使用Markdown格式，便于纯文本读取、共享和记录。此数据集的目的是支持研究的重复性和扩展，例如探索替代采样方案、验证技术在不同纹理条件下的适用性以及优化采样和偏差估计方法。