数据重采样

### 数据重采样的方法与实现 #### Pandas 中的时间序列数据重采样 对于时间序列数据，`pandas` 的 `resample()` 方法提供了灵活的方式来调整数据的频率。该方法支持多种聚合函数（如均值、求和等），并能够处理缺失值或异常情况。例如，在金融数据分析中，可能需要将分钟级交易数据转化为日级别统计数据[^1]。 ```python import pandas as pd # 创建示例时间序列数据 data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5]} index = pd.date_range('2023-01-01', periods=5, freq='H') df = pd.DataFrame(data, index=index) # 使用 resample 进行重采样 daily_mean = df.resample('D').mean() print(daily_mean) ``` 上述代码展示了如何将小时级别的数据转换为每日平均值。 --- #### 处理数据不平衡问题的重采样技术 当面对分类任务中的数据不均衡问题时，可以通过重采样来改善模型的表现。具体来说： - **过采样 (Over-sampling)** 增加少数类样本的数量，常用的技术包括简单复制样本以及高级算法如 SMOTE 和 AdaSyn。这些方法通过生成合成样本而非单纯复制已有数据，有效缓解了因数据稀疏而导致的性能下降[^2]。 - **欠采样 (Under-sampling)** 减少多数类样本的数量，典型例子是 Tomek Links 方法。它移除那些靠近决策边界的冗余点，从而简化学习过程而不显著影响整体分布特性[^3]。 以下是基于 Python 的 `imbalanced-learn` 库实现的一个实例： ```python from imblearn.over_sampling import SMOTE from sklearn.datasets import make_classification X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.9, 0.1], n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20, n_clusters_per_class=1, n_samples=1000, random_state=10) smote = SMOTE(random_state=42) X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y) print(f'原始类别比例: {pd.Series(y).value_counts()}') print(f'SMOTE 后类别比例: {pd.Series(y_resampled).value_counts()}') ``` 此脚本演示了利用 SMOTE 技术平衡二元分类数据集的过程。 --- #### 点云数据的均匀重采样 针对三维空间内的点云数据，其密度往往存在局部偏差现象。为了提升后续计算效率或者增强可视化效果，有必要实施均匀化操作。借助开源工具 PCL 或者软件 CloudCompare 可轻松达成这一目的[^4]。 下面给出一段采用 Point Cloud Library 完成点云下采样的 C++ 示例程序片段： ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/filters/voxel_grid.h> int main(int argc, char** argv){ pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud); pcl::VoxelGrid<pcl::PointXYZ> sor; sor.setInputCloud(cloud); sor.setLeafSize(0.01f, 0.01f, 0.01f); // 设置体素大小 sor.filter(*cloud); pcl::io::savePCDFileASCII("output_cloud.pcd", *cloud); } ``` 这里运用了体素网格滤波器降低输入文件里过多重复位置相近节点数目。 --- #### 音频信号领域下的重采样应用 最后提及到的是关于声音数字化表达形式变换课题——即改变原录音速率使之适配特定播放设备标准规格要求的任务场景。此类工作依赖于精确数学运算完成新旧两组离散数值之间映射关系建立；其中涉及较多复杂理论推导环节比如多项式拟合逼近策略等等[^5]。 一种基础版本 Java 实现如下所示： ```java public double[] linearInterpolation(double[] inputSamples, int newSampleRate) { int oldLength = inputSamples.length; int newLength = Math.round((double)newSampleRate / oldLength * inputSamples.length); double[] outputSamples = new double[newLength]; for (int i = 0; i < newLength; ++i) { double pos = ((double)i / newLength) * oldLength; int lowerIndex = (int)Math.floor(pos); int upperIndex = Math.min(lowerIndex + 1, oldLength - 1); if (lowerIndex == upperIndex) { outputSamples[i] = inputSamples[lowerIndex]; } else { double alpha = pos - lowerIndex; outputSamples[i] = (1 - alpha) * inputSamples[lowerIndex] + alpha * inputSamples[upperIndex]; } } return outputSamples; } ``` 以上代码实现了简单的线性插值法来进行音频重采样。 ---