Definiciones
- En el procesamiento de señales, se refiere a la reducción de la frecuencia de muestreo de una señal. - En el aprendizaje automático, se refiere a la selección de un subconjunto más pequeño de datos de un conjunto de datos más grande para su entrenamiento o análisis. - En el procesamiento de imágenes, se refiere a la reducción de la resolución de una imagen mediante la eliminación de píxeles.
- En el procesamiento de señales, se refiere a la reducción de la frecuencia de muestreo de una señal al mismo tiempo que se aplica un filtro de paso bajo. - En el procesamiento digital de señales, se refiere a la reducción del número de bits utilizados para representar una señal. - En matemáticas, se refiere a reducir un conjunto de números a un conjunto más pequeño con las mismas propiedades.
Lista de similitudes
- 1Ambos implican reducir la cantidad de datos o información.
- 2Ambos se utilizan en el procesamiento de señales.
- 3Ambos se pueden utilizar para reducir la complejidad computacional.
- 4Ambos pueden resultar en la pérdida de información o fidelidad.
¿Cuál es la diferencia?
- 1Método: Subsampling implica seleccionar un subconjunto de datos, mientras que decimation implica reducir la frecuencia de muestreo o la profundidad de bits.
- 2Filtrado: Decimation implica aplicar un filtro de paso bajo a la señal, mientras que subsampling no implica necesariamente filtrado.
- 3Propósito: Subsampling se utiliza a menudo para reducir el tamaño de un conjunto de datos para su análisis o entrenamiento, mientras que decimation se utiliza a menudo para reducir el ancho de banda o los requisitos de almacenamiento de una señal.
- 4Contexto: Subsampling se usa más comúnmente en el aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes, mientras que decimation se usa más comúnmente en el procesamiento de señales y el procesamiento digital de señales.
- 5Grado de reducción: Decimation suele dar lugar a una mayor reducción de los datos que subsampling.
¡Recuérdalo!
Subsampling y decimation son métodos para reducir la cantidad de datos o información. Sin embargo, difieren en su método, propósito y contexto de uso. Subsampling implica seleccionar un subconjunto de datos, mientras que decimation implica reducir la frecuencia de muestreo o la profundidad de bits de una señal. Subsampling se utiliza a menudo en el aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes, mientras que decimation se utiliza más comúnmente en el procesamiento de señales y el procesamiento digital de señales.
