
【計】 sampling process
sampling
【醫】 sampling
course; procedure; process
【計】 PROC
【化】 process
【醫】 course; process
【經】 process
在漢英雙語學術語境中,"采樣過程"(Sampling Process)指通過系統化方法從整體數據或物理信號中抽取代表性樣本的操作。該術語廣泛應用于信號處理、統計學及環境監測領域,其核心原理基于奈奎斯特-香農采樣定理:當采樣頻率高于信號最高頻率兩倍時,可完整重建原始信號,數學表達為: $$ fs > 2f{max} $$ 式中$fs$為采樣率,$f{max}$為信號最高頻率分量(來源:IEEE信號處理協會基礎理論手冊)。
從工程實現角度,完整的采樣過程包含三個技術階段:
在統計學應用中,采樣過程需保證樣本的隨機性和代表性。美國統計協會建議采用分層抽樣或系統抽樣方法,以控制抽樣誤差在置信區間範圍内(來源:ASA官方技術指南)。環境監測領域的采樣則強調時空分布合理性,例如大氣采樣需遵循EPA的網格布點規範(來源:美國環保署PM2.5監測标準)。
“采樣過程”在不同領域有不同含義,以下是常見解釋:
信號處理領域
将連續模拟信號轉換為離散數字信號的過程,核心是奈奎斯特采樣定理:采樣頻率需大于信號最高頻率的2倍,否則會出現混疊失真。
公式表達:
$$
fs > 2f{max}
$$
其中$fs$為采樣頻率,$f{max}$為信號最高頻率。
機器學習/生成模型領域
指從訓練好的模型中生成新數據的過程。例如:
若需特定領域更深入的說明,建議補充上下文以便提供針對性解答。
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