sampling theory: beyond bandlimited systems 下载
时间: 2023-10-01 10:00:57 浏览: 36
采样理论是一种用于恢复原始信号的方法,该方法在信号处于带限系统时经常使用。带限系统是指信号的频率范围有限。
然而,在某些情况下,我们需要处理的信号不仅仅是带限的。例如,当信号经过非线性处理或时变系统处理时,它们可能具有非线性失真或频率变化。在这种情况下,传统的采样理论可能无法完全恢复原始信号。
为了克服这个问题,一些研究者对采样理论进行了拓展,提出了超采样理论。超采样理论允许我们使用更高的采样率,以捕捉信号中的更多细节信息。通过在采样速率上进行适当的增加,我们可以增强信号的恢复质量,并更好地描述非带限系统中的信号特征。
此外,还有一些其他的扩展采样理论的方法,如压缩采样理论。压缩采样理论旨在通过减少采样率和使用一些压缩技术来减少采样数据的存储和传输成本。这种方法允许我们在一定程度上牺牲一些信号信息,以换取更高的效率和降低的成本。
总而言之,虽然传统的采样理论对于带限系统非常有用,但在处理非线性失真或频率变化等情况时,我们需要拓展采样理论。超采样理论和压缩采样理论是两种常见的拓展方法,它们可以应用于具有更复杂特征的信号恢复和处理中。
相关问题
将数组[ "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:DELETE", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:EXPORT", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:HISTORY", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:IMPORT", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:QUERY", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:SETUP", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:SWITCH", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:VIEW", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:TARGETEQ", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGVIEW", "GPPM:SAMPLING:SAMPLINGVIEW:TARGETEQ" ]转化成[ "DELETE", "EXPORT", "HISTORY", "IMPORT", "QUERY", "SETUP", "SWITCH", "VIEW", "TARGETEQ", ]
可以使用JavaScript的字符串处理函数和循环来实现将数组中的每个元素转化为需要的格式。以下是一个示例代码:
```javascript
const array = [
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:DELETE",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:EXPORT",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:HISTORY",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:IMPORT",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:QUERY",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:SETUP",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:SWITCH",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:VIEW",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGSETUP:TARGETEQ",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGVIEW",
"GPPM:SAMPLING:SAMPLINGVIEW:TARGETEQ"
];
const transformedArray = array.map(item => {
const parts = item.split(':');
return parts[parts.length - 1];
});
console.log(transformedArray);
```
这段代码将会输出转换后的数组:
```
[
"SAMPLINGSETUP",
"DELETE",
"EXPORT",
"HISTORY",
"IMPORT",
"QUERY",
"SETUP",
"SWITCH",
"VIEW",
"TARGETEQ",
"SAMPLINGVIEW",
"TARGETEQ"
]
```
在代码中,我们使用 `split(':')` 将每个元素按冒号分割成一个字符串数组,然后取出最后一个元素作为需要的结果。最后,我们使用 `map` 方法将转换后的结果存储在新的数组中。
echart中sampling:average如何使用
ECharts 中的 sampling: average 用于在数据量过大时对数据进行降维处理,以提高图表的性能。具体来说,该属性可以设置为字符串类型的 'average' 表示采用平均值来降维,或为数字类型,表示采样间隔。当该属性设置为 'average' 时,ECharts 会在绘制图表前自动对数据按照每隔几个点进行一次采样。例如:
```
series: [{
data: [
[0, 55],
[1, 56],
[2, 57],
[3, 58],
[4, 59],
[5, 60],
[6, 61],
[7, 62],
[8, 63],
[9, 64],
[10, 65],
[11, 66],
[12, 67],
[13, 68],
[14, 69],
[15, 70],
[16, 71],
[17, 72],
[18, 73],
[19, 74],
[20, 75],
[21, 76],
[22, 77],
[23, 78]
],
type: 'line',
sampling: 'average'
}]
```
在这个例子中,'average' 表示采样间隔为 2,ECharts 会每隔两个点采样一次,将原来的 24 个点压缩为 12 个点进行绘制。如果将 sampling 属性设置为 1,表示不进行任何采样,绘制所有的点。