8.1 几种特殊的滤波器 8.2 格型滤波器 8.3 简单整系数数字滤波器 8.4 采样率转换滤波器

基本概念 采样理论( sampling theory)是指如何进行试样 采集的数学统计理论。怎样通过局部采样在统计 意义上尽可能代表总体,是采样理论和方法所研 究的内容。分析化学中常用的采样方法包括固体 物质的采样方法、动态过程的采样方法和质量检 验的采样方法。 采样常数(sampling constants)为表征实验室样 本的均衡性,或考虑样本的分隔效应, Ingamell和 Visman分别定义了几个采样常数,以便更好的描 述采样特征

重点:采样时间和频率,各种样品的采集和保存(水、大气、固废) 一、采样基础 1.1采样总体方案 由监测方案确定采样点、采样时间、采样频率和采样量 1.2采样时间和频率 √采样时间 a相应于监测对象的被测定参数随时间发生变化的周期。 如一条河流某水质参数可能以天、周、月、年为周期发生变化。变化:随

8.1 采样控制 8.2 采样过程和采样定理 8.3 信号恢复 8.4 Z变换理论及线性差分方程求解 8.5 脉冲传递函数 8.6 采样系统的稳定性分析 8.7 采样系统的稳态误差 8.8 采样系统的暂态特性分析

理解高分辨率采样的概念 熟悉四类高分辨率采样技术 多点平均采样（间隔、滑动、ERES） 多幅平均采样（叠加） 时间同步采样（同时并行） 幅度分级采样（均匀分段、按需分段）

8.1 采样控制 8.2 采样过程和采样定理 8.3 信号恢复 8.4 Z变换理论及线性差分方程求解 8.5 脉冲传递函数 8.6 采样系统的稳定性分析 8.7 采样系统的稳态误差 8.8 采样系统的暂态特性分析 8.9 离散系统的状态空间描述

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

1.如何用连续时间信号的离散时间样本来表示连续时间信号——采样定理。 2. 如何从采样所得到的样本重建连续时间信号。 3. 欠采样导致的后果——频谱混叠。 4. 连续时间信号的离散时间处理。 5. 离散时间信号的采样、抽取及内插。 6. 频域采样

一、大气中有害物质的存在状态 二、大气采样方法 三、采样仪器 四、气象因素测定 五、现场空气采样 六、采样体积的测量和流量计的校正 七、采样效率及其评价

第二章燃料的采样与制样 第一节概述 煤是粒度及化学性质都很不均匀的散装固体物料,要从大量的煤中采制出能代表这批煤 平均质量的少量样品,具有很大的难度。在煤的采样、制样、化验三个环节中,如果用方差 来表示误差的话,采样的影响占80%,制样占16%,化验占4%,故在煤质分析中,关键 是采样,其次就是制样。只有获得有代表性的样品,才可能进行其后的制样与化验。为了保 证所采集的样品具有代表性,就必须遵循一定的原则,采样科学的方法,了解其技术要求, 并掌握其操作要点才能予以实现