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

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度

3.5 采样时钟与采样精度的关系 3.6 采样时钟产生的基本原理 3.7 低抖动采样时钟设计