采样，什么是取样

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1，什么是取样
2，什么是采样
3，什么叫采样采样要符合那些基本条件
4，什么是采样及采样器开关形式可以分为
5，摇滚乐队中的采样都做什么
6，如何理解重要性采样

1，什么是取样

取样=采样-----即采集样本.(有点像生物,地质中的采集标本) 是指从被监测的物理量中采取其中一部分进行分析,处理,存储...从而得到以小概全的认知.或原来事物的恢复与重现。

什么是取样

2，什么是采样

这个话题大了，从字面上讲就是“采取样品”的意思。例如：产品采样，就是在一定数量的产品中取出一件来检验测试什么的。

数字信号转成模拟信号，需要在不断取数字信号的值，近似的得出模拟信号的连续曲线，采样次数就是指的这个，一般采样率就是1秒内的采样次数

什么是采样

3，什么叫采样采样要符合那些基本条件

一、采样就是在大量的煤炭中，按照在规定的位置上，分别采取少量的煤样，集合成一个大煤样，以供分析实验用，这个抽取过程叫做采样。二、采样应符合三个基本要求：（1）要有足够的子样数目，且这些子样数目要依据待采煤的特点，合理分配在整批燃煤中。（2）采样工具或采样器要根据粒度大小选择，且经确认无系统偏差。（3）子样的最小质量要符合粒度与子样最小质量的规定。

什么叫采样采样要符合那些基本条件

4，什么是采样及采样器开关形式可以分为

采样是将连续模拟信号转换为时间离散、幅值等于采样时刻输入信号值的离散模拟信号的过程，采样器可以看作是不同形式的开关，每隔一段时间使开关闭合得到那一时刻信号的幅值从而完成一次采样。（1）周期采样：指任意相邻两次采样的时间间隔相等的采样方式，其相邻两次采样之间的间隔也称为采样周期T。（2）随机采样：这种采样形式没有固定的采样周期，是根据需要来选择采样时刻的。（3）同步采样：如果一个系统中有多个采样开关，他们的采样周期相同且同时采样。（4）非同步采样：如果一个系统中有多个采样开关，他们的采样周期相同但不同时采样。（5）多速采样：如果一个系统中有多个采样开关，每个采样开关都是周期采样的，但他们的采样周期不相同。为了提高控制质量，变化比较快的模拟量采用较高的速率进行采样和控制。

5，摇滚乐队中的采样都做什么

采样技术可以说是电脑用来做音乐以来，对音乐的概念做出的最大的突破。在传统音乐中，是没有采样概念的。但舞曲音乐的流行，电子音乐技术的发展，让采样技术融进了许多音乐人的音乐之中。其实采样并不是一个很神秘的东西。给大家举个例子，当我们完成了一首曲子的制作以后，想给它前面来点音效，比如加点海浪声、鸟叫声、下雨声等，我们可以找一些现成的音效，如果没有现成，我们可以在某些音乐或者电影配音中找到，然后用音乐软件把它截取出来，再合成到我们的音乐中。这个过程，就是采样并应用的过程。采样技术作为四大件乐器的有力补充，从上个世纪九十年代就开始频繁的出现在摇滚乐队之中。采样就是把乐器的声音按音高、强弱、演奏法等等分类由大师演奏录下来，理论上是分类越细好，然后通过一定的编辑，将他们有序的结合在一起，成为一个由 MIDI信息触发的音色，你在键盘上重点他就放强的声音，弱就放弱的，总之，电脑会快速反映出由键盘送出的讯息，当然是非常快的，让你感觉不到手的动作和出来的声音有时间差，呵呵，理论上是有的，感觉不到当然就没有影响了，但决不是我们拿着锤子子玩“打地鼠”的游戏哦，就几个地鼠还三拍两不中，~~所以就不用担心机器会搞错音高、强弱什么的了。那么运用这种技术生产的音源，都叫采样器.而通过采样可以丰富音乐的层次,增强音乐的气势和氛围.... 采样技术作为四大件乐器的有力补充，从上个世纪九十年代就开始频繁的出现在摇滚乐队之中。采样就是把乐器的声音按音高、强弱、演奏法等等分类由大师演奏录下来，理论上是分类越细好，然后通过一定的编辑，将他们有序的结合在一起，成为一个由 MIDI信息触发的音色，你在键盘上重点他就放强的声音，弱就放弱的，总之，电脑会快速反映出由键盘送出的讯息，当然是非常快的，让你感觉不到手的动作和出来的声音有时间差，呵呵，理论上是有的，感觉不到当然就没有影响了，但决不是我们拿着锤子子玩“打地鼠”的游戏哦，就几个地鼠还三拍两不中，~~所以就不用担心机器会搞错音高、强弱什么的了。那么运用这种技术生产的音源，都叫采样器.而通过采样可以丰富音乐的层次,增强音乐的气势和氛围....

采样技术可以说是电脑用来做音乐以来,对音乐的概念做出的最大的突破。在传统音乐中,是没有采样概念的。但舞曲音乐的流行,电子音乐技术的发展,让采样技术融进了许多音乐人的音乐之中。其实采样并不是一个很神秘的东西。给大家举个例子,当我们完成了一首曲子的制作以后,想给它前面来点音效,比如加点海浪声、鸟叫声、下雨声等,我们可以找一些现成的音效,如果没有现成,我们可以在某些音乐或者电影配音中找到,然后用音乐软件把它截取出来,再合成到我们的音乐中。这个过程,就是采样并应用的过程。采样技术作为四大件乐器的有力补充,从上个世纪九十年代就开始频繁的出现在摇滚乐队之中。采样就是把乐器的声音按音高、强弱、演奏法等等分类由大师演奏录下来,理论上是分类越细好,然后通过一定的编辑,将他们有序的结合在一起,成为一个由 midi信息触发的音色,你在键盘上重点他就放强的声音,弱就放弱的,总之,电脑会快速反映出由键盘送出的讯息,当然是非常快的,让你感觉不到手的动作和出来的声音有时间差,呵呵,理论上是有的,感觉不到当然就没有影响了,但决不是我们拿着锤子子玩“打地鼠”的游戏哦,就几个地鼠还三拍两不中,~~所以就不用担心机器会搞错音高、强弱什么的了。那么运用这种技术生产的音源,都叫采样器.而通过采样可以丰富音乐的层次,增强音乐的气势和氛围.... 参考资料:参考自[yousing]勇胜的admin 另外,你可以参考: http://www.musiccool.cn/showpost.asp?threadid=130

6，如何理解重要性采样

重要性采样是非常有意思的一个方法。我们首先需要明确，这个方法是基于采样的，也就是基于所谓的蒙特卡洛法(Monte Carlo)。蒙特卡洛法，本身是一个利用随机采样对一个目标函数做近似。例如求一个稀奇古怪的形状的面积，如果我们没有一个解析的表达方法，那么怎么做呢？蒙特卡洛法告诉我们，你只要均匀的在一个包裹了这个形状的范围内随机撒点，并统计点在图形内的个数，那么当你撒的点很多的时候，面积可以近似为=(在图形内的点的个数/总的点个数)，当你撒的点足够多的时候，这个值就是面积。这里假设我们总有办法（至少要比找解析的面积公式简单）求出一个点是否在图形内。另一个例子，如果你要求一个稀奇古怪的积分，没有解析办法怎么办？蒙特卡洛法告诉你，同样，随机撒点，你一定可以知道f(xi)的值，那么这个积分的解可以表示为=(b-a)/点的个数*sigma[f(xi)]，其中b,a为积分的上下限。好了，知道了蒙特卡洛法，下面来说重要性采样的前提一些内容。很多问题里，我们需要知道一个随机变量的期望E(X)，更多时候，我们甚至需要知道关于X的某一个函数f(X)的期望E[f(X)]。问题来了，如果这个X的概率分布超级特么的复杂，你准备怎么做呢？积分么？逐点求和么？听上去挺不现实的。这时蒙特卡洛法跑出来告诉你，来来来，咱只要按照你这个概率分布，随机的取一些样本点，再sigma(p(xi)*f(xi))不就可以近似这个期望了么。但问题又来了，你怎么”按照这个概率分布“去撒点呢？经典蒙特卡洛法是这么做的，首先把这个概率分布写成累计概率分布的形式，就是从pdf写成cdf，然后在[0,1]上均匀取随机数(因为计算机只能取均匀随机数)，假如我们取到了0.3，那么在cdf上cdf(x0)=0.3的点x0就是我们依据上述概率分布取得的随机点。举个具体例子吧，例如我想按照标准正态分布N(0,1)取10个随机数，那么我首先在[0,1]上按照均匀分布取10个点 0.4505 0.0838 0.2290 0.9133 0.1524 0.8258 0.5383 0.9961 0.0782 0.4427 然后，我去找这些值在cdf上对应的x0，如下 -0.1243 -1.3798 -0.7422 1.3616 -1.0263 0.9378 0.0963 2.6636 -1.4175 -0.1442 那么上述这些点，就是我按照正态分布取得的10个随机数。 OK，你按照上述方法去找cdf吧。我如果这么说，你肯定会疯掉。因为，如果概率分布都超级特么的复杂，累计概率分布岂不是会更特么不知道怎么求了！然后，我们开始了重要性采样的介绍。让我们回顾一下期望的求法E(f(x))=sum( p(x) * f(x) ) dx。那么，现在我们引入另一个概率分布s(x)，相比于p(x)，s(x)是非常简单能找到cdf的。那么我们变形一下E(f(x)) = sum( p(x) * f(x) / s(x) * s(x) ) dx ，再仔细看看，这个求f(x)的期望变成了，求在s(x)分布下，p(x)*f(x)/s(x)的期望。重要性采样的关键就在这里，把对f(x)不好求的期望，变成了一个在另一个分布下相对好求的期望。这样，s(x)能找到cdf，那么就用上面提到的那个方法去采样，然后对应的，求出h(x0)=p(x0)*f(x0)/s(x0)的值，最后再sigma(s(xi)*h(xi))就可以近似E(f(x))了。举个例子：就上面那个求积分的问题，用重要性采样解释还可以有很好玩儿的内容。上面求积分时，我们是用的均匀采样的方法，注意这个时候自变量X已经被我们弄成了随机变量，f(X)就是这个随机变量的函数。但是，大家可能会注意到这个问题：如果这个f(x)长的比较特别，例如是个高斯函数N(a,b^2)，只不过它的方差b特别的小，但是自变量范围特别大。这时的均匀采样，大多数点都会落在了概率很低的地方，落在a附近的点很少。这样，均匀随机采样法得到的期望很有可能会和真实值差得非常远。（唉，这个问题想不明白的画图，还想不明白的做实验）。那么，此时，如果我们换一个概率，不用均匀采样法，用，例如说N(a,b^2)分布，用上述方法重要性采样一下。那么落在a附近的点会超级的多，这样，得到的期望会很好的近似真实值。当然，上面那个分布是我随口说的，大家都希望那个重要性采样的概率函数可以无限的逼近真实分布。但既然能表示真实分布，我们就知道cdf了，谁还需要重要性采样呢？所以这只是理论情况。实际上，一般大家用的方法都会根据具体的情况选择。我所见到的，大多都是利用某一种距离/相似度度量函数，然后把这些距离利用某种方法变换成概率分布。这么说还是太抽象，举例吧：我有一个特定人的模板，我希望在一个给定的区域内寻找这个人。那么粒子的状态就是位置坐标(x, y)和大小(w,h)，每个粒子的权重：首先，求这个粒子的直方图，再和模板求一个距离，巴式距离啦，EMD啦，随你选。假设这个值为x。然后，计算K*exp^(-alpha*x)。这个方法被称为likelihood map，就是说分数越小则概率越高，分数越大概率越低。反正K和alpha积分从0到正无穷的和是1就可以了。这样每个点都有了一个概率值。且慢，现在还不是概率值。所有粒子的和不是1，所以只能叫权重值。然后再归一化一下，就成为了概率值。最后这个值就是我们要找的s(x)。p(x)，f(x)，s(x)都有了，这样我们就可以比较轻易的利用s(x)的分布撒点，求期望了。当然，在很多文章里这些概率都是带着条件概率的，有的利用马尔科夫性，只和前一帧的状态以及观测相关，有的则写成和以前全部状态相关。但是原理基本是一致的。s(x)的选取也各不相同，具体问题具体分析了。