不记得到底在多少个地方看见过过这个词 - resampling, 中文有时候翻译为重采样，也就是字面意思重新采样。

  • MATLAB

记忆中，大概第一次看见这个词汇，是在数学建模比赛的时候，使用MATLAB中有这么一个函数：https://www.mathworks.com/help/signal/ref/resample.html “Resample uniform or nonuniform data to new fixed rate”，也就是说按照某种过滤规则重新进行采样

  • pandas

同样，在做数据分析时候，pandas的dataframe和Series中，可以使用resample对数据进行扩大或者缩小，按指定的规则https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.resample.html

  • 数字信号处理

曾经有段时间做数据信号处理项目的时候，小伙伴们对我解释过采样，是按照某种时间间隔固定采样，对信号进行内插，扩大信号量是为上采样 (upsampling), 对信号进行抽取呢就是下采样(downsampling), 下采样还要防止频谱混叠，进行滤波处理。

  • 图像处理

提到滤波处理，就想起来原来做图像处理的时候，有会学习到很多跟波相关的知识，什么小波啊，滤波啊。可惜，在图像这条路上，总是遇到各种各样的事情，对不起冈萨雷斯，也对不起一位对我寄托厚望的学长了。图像上，有一个简单的采样，放大图片的时候（zoom-in），需要更清晰的局部图片，就要加载更多的像素点，那这就是上采样，那缩小图片呢，单位面积需要展示的像素点就小了(zoom-out),也就是下采样.

  • OpenTSDB

而在做monitor的时候，grafana支持多种数据结构，第一知道了原来时序数据库有这么多，什么influxdb, OpenTSDB,Graphite ,（这里有个时序数据库排行https://db-engines.com/en/ranking/time+series+dbms），做技术调研的时候发现，grafana对opentsdb和influxdb支持的编辑面板不一样，OpenTSDB还有Downsampling，http://opentsdb.net/docs/build/html/user_guide/query/downsampling.html，当然，最后决定用grafana才不是因为想远离hadoop系呢，spark还用过一段时间呢。

  • CNN

而最近，就是在CNN中接触的下采样层，不过这里可不是downsampling这个词，而是down-pooling，其实应该是池化层，只是池化的卷积核只取几个值，并且不经过反向传播的修改，防止局部拟合，以提高精度，降低维度的同时还避免过拟合。

说白了就是sampling resampling downsampling upsampling这几个词反反复复出现，越发的有一种感觉，数学拯救世界，那为什么最后数学家往往哲学和神学兼修呢？

记录一下，若有新发现，继续append。

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