抽取演算法
Ⅰ 內插抽取演算法
內插抽取演算法基礎：離散傅立葉變換
對於模擬信號的處理採用數字式方法，實現起來比較容易
Ⅱ 分層抽樣的演算法步驟
分層抽樣 1、知識與技能：
（1）正確理解分層抽樣的概念；
（2）掌握分層抽樣的一般步驟；
（3）區分簡單隨機抽樣、系統抽樣和分層抽樣，並選擇適當正確的方法 進行抽樣。
2、過程與方法：通過對現實生活中實際問題進行分層抽樣，感知應用數學 知識解決實際問題的方法。
3、情感態度與價值觀：通過對統計學知識的研究，感知數學知識中「估計 與「精確」性的矛盾統一，培養學生的辯證唯物主義的世界觀與價值觀。
4、重點與難點：正確理解分層抽樣的定義，靈活應用分層抽樣抽取樣本， 並恰當的選擇三種抽樣方法解決現實生活中的抽樣問題。
教學設想： 教學設想 【創設情景】 假設某地區有高中生 2400 人，初中生 10900 人，小學生 11000 人，此地 教育部門為了了解本地區中小學的近視情況及其形成原因，要從本地區的 小學生中抽取 1%的學生進行調查，你認為應當怎樣抽取樣本？ 【探究新知 探究新知】 探究新知 一、分層抽樣的定義。 一般地，在抽樣時，將總體分成互不交叉的層，然後按照一定的比例， 從各層獨立地抽取一定數量的個體，將各層取出的個體合在一起作為樣本， 這種抽樣的方法叫分層抽樣。 說明】 【說明】分層抽樣又稱類型抽樣，應用分層抽樣應遵循以下要求：
（1）分層：將相似的個體歸人一類，即為一層，分層要求每層的各個個體 互不交叉，即遵循不重復、不遺漏的原則。
（2）分層抽樣為保證每個個體等可能入樣，需遵循在各層中進行簡單隨機 抽樣，每層樣本數量與每層個體數量的比與這層個體數量與總體容量 的比相等。 二、分層抽樣的步驟： （1）分層：按某種特徵將總體分成若幹部分。
（2）按比例確定每層抽取個體的個數。
（3）各層分別按簡單隨機抽樣的方法抽取。
（4）綜合每層抽樣，組成樣本。
【說明】 （1）分層需遵循不重復、不遺漏的原則。
（2）抽取比例由每層個體占總體的比例確定。
（3）各層抽樣按簡單隨機抽樣進行。
探究交流：
（1）分層抽樣又稱類型抽樣，即將相似的個體歸入一類（層） ，然後每層抽 取若干個體構成樣本，所以分層抽樣為保證每個個體等可能入樣，必 （ ） 須進行A、每層等可能抽樣 B、每層不等可能抽樣 C、所有層按同一抽樣比等可能抽樣
（2）如果採用分層抽樣，從個體數為 N 的總體中抽取一個容量為 n 樣本，那麼每個個體被抽到的可能性為 （ ） A． N 1 B. n 1 C. N n D. N n
點撥： 點撥： （1）保證每個個體等可能入樣是簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽 共同的特徵，為了保證這一點，分層時用同一抽樣比是必不可少 的，故此選 C。
（2）根據每個個體都等可能入樣，所以其可能性本容量與總體容量 比，故此題選 C。
知識點 2 簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣的比較 適 用 類 別 共同點 各自特點 聯 系 范 圍
（1）抽樣過程中每 總體個 簡 單 從總體中逐個抽取 個個體被抽到 數較少 隨 機 的可能性相等 將總體均分成幾部 抽 樣 在起始部分 總體個
（2）每次抽出個體 分， 按預先制定的規 樣時採用簡 數較多 後不再將它放 則在各部分抽取 隨機抽樣 系 統 回，即不放回 抽 樣 總體由 抽樣 分層抽樣時采 差異明 將總體分成幾層， 用簡單隨機抽 顯的幾 分 層 分層進行抽取 樣或系統抽樣 部分組 抽 樣 成 【例選精析】 例選精析】
例1、 某高中共有 900 人，其中高一年級 300 人，高二年級 200 人，高三年級 400 人，現採用分層抽樣抽取容量為 45 的樣本，那麼高一、高二、高三各 年級抽取的人數分別為 A.15,5,25 B.15,15,15 C.10,5,30 D15,10,20 分析]因為 300：200：400=3：2：4，於是將 45 分成 3：2：4 的三部分。設 [分析 分析 三部分各抽取的個體數分別為 3x,2x,4x,由 3x+2x+4x=45，得 x=5，故 高一、高二、高三各年級抽取的人數分別為 15，10，20，故選 D。
例 2：一個地區共有 5 個鄉鎮，人口 3 萬人，其中人口比例為 3：2：5：2：3， 從 3 萬人中抽取一個 300 人的樣本，分析某種疾病的發病率，已知這種疾 病與不同的地理位置及水土有關， 問應採取什麼樣的方法？並寫出具體過 程。
[分析 分析]採用分層抽樣的方法。 分析 解：因為疾病與地理位置和水土均有關系，所以不同鄉鎮的發病情況差異明 顯，因而採用分層抽樣的方法，具體過程如下：
（1）將 3 萬人分為 5 層，其中一個鄉鎮為一層。
（2）按照樣本容量的比例隨機抽取各鄉鎮應抽取的樣本。 300×3/15=60 （人） 300×2/15=100 ， （人） 300×2/15=40 ， （人） 300×2/15=60 ， （人） ，因此各鄉鎮抽取人數分別為 60 人、40 人、100 人、40 人、60 人。 （3）將 300 人組到一起，即得到一個樣本。
Ⅲ dif-fft與dit-fft演算法有何異同
FFT是一種DFT的高效演算法，稱為快速傅立葉變換（fast Fourier transform）。FFT演算法可分為按時間抽取演算法和按頻率抽取演算法，先簡要介紹FFT的基本原理。從DFT運算開始，說明FFT的基本原理。
DFT的運算為：
式中
由這種方法計算DFT對於X（K）的每個K值，需要進行4N次實數相乘和（4N-2）次相加，對於N個k值，共需N*N乘和N（4N-2）次實數相加。改進DFT演算法，減小它的運算量，利用DFT中
的周期性和對稱性，使整個DFT的計算變成一系列迭代運算，可大幅度提高運算過程和運算量，這就是FFT的基本思想。
FFT基本上可分為兩類，時間抽取法和頻率抽取法，而一般的時間抽取法和頻率抽取法只能處理長度N=2^M的情況，另外還有組合數基四FFT來處理一般長度的FFT 設N點序列x(n),,將x(n)按奇偶分組，公式如下圖
改寫為：
一個N點DFT分解為兩個 N/2點的DFT，繼續分解，迭代下去，其運算量約為
其演算法有如下規律
兩個4點組成的8點DFT
Ⅳ 兩個集合中任意抽取元素,再求抽取的並集的演算法
D 分析：確定從中任意抽取兩個函數的方法數，再考慮向右平移 、 、 、 個單位得到函數y=2sinωx的圖象的方法數，利用古典概型的概率公式，即可求得結論． 這一組函數共有3×7=21個，從中任意抽取兩個函數共有 =210種不同的方法，其中從這些函數中任意抽取兩個，向右平移 個單位得到函數y=2sinωx的圖象有3種取法；向右平移 個單位得到函數y=2sinωx的圖象也有3種取法；向右平移 個單位得到函數y=2sinωx的圖象有1種取法；向右平移 個單位得到函數y=2sinωx的圖象也有1種取法； 故所求概率是 = 0 故選D．
Ⅳ c++ 從一維數組中抽取元素的演算法
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
bool isSelect( int num, int* arrnum, int arrcount )
{
for (int i = 0;i< arrcount; i++)
{
if(num == arrnum[i])
return true;
}
return false;
}
int main()
{
int n = 100; //(n的值可能是1到100 的任意值）
int* index = (int*)malloc(sizeof(int)*n);
for(int i=0;i<n;i++) index[i] = i+1;
if (n<25)
{
return 0;
}
srand(time(NULL));
int nCount = 0;
int selectNum[25] = {0};
while( nCount < 25 ){
int nIndex = rand() % n;
if(!isSelect(index[nIndex],selectNum,25)){
selectNum[nCount] = index[nIndex];
nCount = nCount + 1;
}
}
for (int i = 0;i<25;i++)
{
printf("%d ", selectNum[i]);
}
return 0;
}
不知你要怎麼選取這25個數，我這里是隨機選取
Ⅵ 特徵提取演算法有哪些
圖像的特徵可分為兩個層次，包括低層視覺特徵，和高級語義特徵。低層視覺特徵包括紋理、顏色、形狀三方面。語義特徵是事物與事物之間的關系。紋理特徵提取演算法有：灰度共生矩陣法，傅里葉功率譜法顏色特徵提取演算法有：直方圖法，累計直方圖法，顏色聚類法等等。形狀特徵提取演算法有：空間矩特徵等等高級語義提取：語義網路、數理邏輯、框架等方法
Ⅶ 如果從五個隊中抽取兩個有怎樣的簡便演算法有多少種抽法
6個數任選3個（有序列排），6*5*46個數任選3個(無序列)，因為c、b、a有3個數中排列有6種，abc acb bac cab bca cba 所以6個數任選3個(無序列)有6*5*4/6=20種
Ⅷ 求從n個數中抽取隨機數的c語言演算法。
int a[9][8];定義數組包含math.h time.h頭文件 運用rand()函數和系統時間用系統的時間做隨機種子。對產生的隨機數%100就能保證隨機數都<100.最後加1,EQlxCg
Ⅸ FFT , DTFT, DFT 的區別和聯系
FFT ,DTFT,DFT的聯系：FFT是DFT的一種高效快速演算法，DFT是有限長序列的離散傅里葉變換，DTFT是非周期序列的傅里葉變換，DFT將信號的時域采樣變換為其DTFT的頻域采樣。
FFT , DTFT, DFT 的區別是含義不同、性質不同、用途不同。
1、含義不同：DTFT是離散時間傅里葉變換，DFT是離散傅里葉變換，FFT是DFT的一種高效快速演算法，也稱作快速傅里葉變換。
2、性質不同：DTFT變換後的圖形中的頻率是一般連續的（cos(wn)等這樣的特殊函數除外，其變換後是沖擊串)，而DFT是DTFT的等間隔抽樣，是離散的點。
快速傅里葉變換FFT其實是一種對離散傅里葉變換的快速演算法，它的出現解決了離散傅里葉變換的計算量極大、不實用的問題，使離散傅里葉變換的計算量降低了 一個或幾個數量級，從而使離散傅里葉變換得到了廣泛應用。
3、用途不同：DFT完全是應計算機技術的發展而來的，因為如果沒有計算機，用DTFT分析看頻率響應就可以，為了適應計算機計算，那麼就必須要用離散的值，因為計算機不能處理連續的值，FFT是為了提高速度而來。另外，FFT的出現也解決了相當多的計算問題，使得其它計算也可以通過FFT來解決。
(9)抽取演算法擴展閱讀
DTFT是以2pi為周期的。而DFT的序列X(k）是有限長的。
DTFT是以復指數序列{exp（-jwn）}的加權和來表示的，而DFT是等間隔抽樣，DFT裡面有個重要的參數就是N，抽樣間隔就是將單位元分成N個間隔來抽樣，繞圓一周，（2*pi）/N是間隔（一個圓周是2*pi，分成N個等分）
DTFT和DFT都能表徵原序列的信息。因為現在計算主要使用計算機，必需要是離散的值才能參與運算，因此在工程中DFT應用比較廣泛，DFT還有一個快速演算法，那就是FFT。
Ⅹ 圖像的特徵提取都有哪些演算法
圖像的特徵可分為兩個層次，包括低層視覺特徵，和高級語義特徵。低層視覺特徵包括紋理、顏色、形狀三方面。語義特徵是事物與事物之間的關系。紋理特徵提取演算法有：灰度共生矩陣法，傅里葉功率譜法顏色特徵提取演算法有：直方圖法，累計直方圖法，顏色聚類法等等。形狀特徵提取演算法有：空間矩特徵等等高級語義提取：語義網路、數理邏輯、框架等方法