传感器节点在对某一地区的温度做测试时，需要有一个采样率问题，比如，在早上四点到早上八点之间温差变化较大，就需要提供高一点的采样率；中午11点到下午三点温差变化不大，需要提供稍低的采样率，怎样设计动态变化的采样率能够有效的监控温度的变化，最好是有一些数学理论的支撑
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- 2023-03-08 20:57回答 1 已采纳 要按季节或月份绘制每天24小时的SO2浓度数据，可以使用Python的pandas库进行数据处理和重采样。 首先，需要将日期时间数据转换为pandas的DateTimeIndex对象，这可以通过以下代
- 2020-09-03 20:55回答 2 已采纳 如果需要精度一般的插值采样，完全可以采用网络上的各种采样方法，简单高效，但是如果需要更高精度的采样方法，建议通过Kalman、RBF、B样条、牛顿等插值方法来实现采样。建议采用RBF，因为RBF针对非
- 2016-09-21 06:32回答 2 已采纳 http://blog.csdn.net/wj512416359/article/details/43405449
- 2020-09-18 05:11今天小编就为大家分享一篇pytorch sampler对数据进行采样的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
- 2016-09-07 11:59回答 1 已采纳 http://wenku.baidu.com/link?url=9EUJWDXC9mQjAHzeLppCrnhEEcrNNKlcmRq5mg7vMZoiaRmLtE18KO2YzND276AGuXUm
- 2016-09-13 15:38回答 1 已采纳 http://wenku.baidu.com/link?url=255ri8dFKkRNjek7uNEpfDWHnBDvA-VWAM4ufEX-U5AFyViRXjuR1CJMDVhfSQSzwc6k
- 2015-11-21 12:04回答 3 已采纳 我理解的问题的解决代码如下： ``` clear a=1:2000; b=50;%一组的数据。表示从1到50里挑20个，51到100挑20个数据，以此类推 for ii=1:40
- 2021-01-20 06:36从概念上讲，对数据向量进行M倍上采样的简单方法是用实际频率分量数的（M-1）倍个零填充数据向量的离散傅里叶变换（DFT）[1]，然后将零填充向量转换回时域[1,2]。但这种方法计算量很大，因此不能在FPGA内部高效
- 2023-03-10 16:13回答 3 已采纳 这两句话并不冲突。DMA可以在不需要CPU干预的情况下实现外设与内存之间的数据传输，即DMA可以独立完成数据传输的操作，而CPU可以继续执行其他任务。而中断是一种CPU资源的利用方式，当外设出现中断时
- 2021-06-28 12:07回答 2 已采纳 #include"MSP430G2553.h" #include "Slope.h" #include "TCA6416A.h" #include "HT1621.h" #include "LCD_
- 2021-05-07 16:51回答 1 已采纳 代码没看到你调用init_tracebak_monitor函数啊，断点会进去么？
- 2021-03-17 05:38通过采样数据量化反馈实现复杂动态网络的同步
- 2016-09-10 13:05回答 1 已采纳 http://blog.csdn.net/huangxinfeng/article/details/5255608
- 2020-09-18 10:16今天小编就为大家分享一篇使用Python实现正态分布、正态分布采样，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
- 2020-12-20 14:53函数原型 resample(self, rule, how=None, axis=0, fill_method=None, ...对时间数据细粒度增大，可以把每天的数据聚合成一周，可以求和或者均值的方式进行聚合 下面给出列子 times=pd.date_range('20180101',period
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