分布式“转储”/“压缩”数据样本答案

【问题标题】：Distributedly "dumping"/"compressing" data samples分布式“转储”/“压缩”数据样本
【发布时间】：2012-01-18 06:06:48
【问题描述】：

我不太确定我的问题的正确标题是什么所以这里的问题假设我有 N 个样本，例如： 1 2 3 4 . . . 否

现在我想通过从 N 个样本中转储 (N-M) 个数据，将样本的大小从 N 减少到 M。我希望倾销尽可能“分散”，因此，如果我有 100 个样本并想将其压缩为 50 个样本，我会丢弃所有其他样本。另一个例子，假设数据是 100 个样本，我想将其压缩为 25 个样本。我会在每组 100/25 个样本中丢弃 1 个样本，这意味着我会遍历每个样本并计数，每次计数达到 4 时，我都会丢弃样本并重新开始计数。问题是如果上面的 4 例如是 2.333，我该怎么做。如何处理小数点分布丢弃样本？

非常感谢..

【问题讨论】：

标签： java math audio signal-processing

【解决方案1】：

您要查找的术语是resampling、downsampling 和decimation。请注意，在一般情况下，您不能只丢弃一部分数据而不冒aliasing 的风险。在抽取之前，您需要先 low pass filter 您的数据，这样您的新 Nyquist rate 上方就没有任何信息会被别名。

当您想按非整数值进行下采样时，例如2.333 根据您上面的示例，您通常会通过按整数因子 M 进行上采样，然后按不同的整数因子 N 进行下采样，其中分数 M/N 为您提供所需的重采样因子。在您的示例 M = 3 和 N = 7 中，您将先上采样 3 倍，然后再下采样 7 倍。

【讨论】：

【解决方案2】：

您似乎在谈论采样率和数字信号处理
在减少之前，您通常会过滤数据以确保样本中的高频不会与低频混叠。例如，在您的（每四个值）中，每四个样本重复的频率将别名为“DC”或零周期频率（例如，从每个分组的第一个开始的“234123412341”将得到“2,2 ,2,2"，这可能不是您想要的。（3 循环也将别名为像它自己的循环 (231231231231) => 231...（除非我做错了，因为我累了）。过滤是有点超出我现在想讨论的范围，因为这是一个相当高级的话题。
如果您可以将“2.333”表示为某种分数，让我们看看，那就是 7/3。你说的是每 4 个样本中的 1 个（1/4）所以我想说你每 7 个样本中取 3 个。所以你可以（采取，放弃，采取，放弃，采取，放弃，放弃）。但可能还有其他方法。

【讨论】：

【解决方案3】：

对于您想要听起来不错的音频数据（而不是在频域中出现混叠和失真），请参阅 Paul R. 的关于重新采样的回答。一种重采样方法是插值，例如使用加窗 Sinc 插值内核，该内核将适当地对数据进行低通滤波，并允许创建插值中间值。

对于非采样和非音频数据，您只想以接近均匀分布的方式丢弃一些样本，而不关心添加频域噪声和失真，这样的事情可能会奏效：

float myRatio = (float)(N-1) / (float)(M-1);  // check to make sure M > 1 beforehand
for (int i=0; i < M; i++) {
  int j = (int)roundf(myRatio * (float)i);  // nearest bin decimation
  myNewArrayLengthM[i] = myOldArrayLengthN[j];
}

【讨论】：