三种图像重采样方法的特点和区别

图像重采样主要有三种方法，分别是最邻近法，双线性内插法和三次卷积内插法。

(1)最近邻法。该法针对于二维图像“取待采样点周围4个相邻像素点中距离最近的1个邻点的灰度值作为该点的灰度值”如图（1）。此算法虽然计算简单，但由于仅用对该采样点影响最大的(即最近的)像素的灰度值作为该点的值，而没有考虑其他相邻像素的影响（相关性），因此重新采样后的图像灰度值有明显的不连续性，像质损失较大。

(2)

图（1）图像缩放中的插值和重采样

(2)双线性内插法

作为对最近邻点法的一种改进，这种方法是“利用周围4个邻点的灰度值在两个方向上作线性内插以得到待采样点的灰度值”。即根据待采样点与相邻点的距离确定相应的权值计算出待采样点的灰度值。双线性内插的示意图如图2所示，其中X 、Y坐标表示像素的位置，f(*，*)表示像素的灰度值。其数学表达式为：

f（i+u，j+v）=（1-u）（1-v）f（i,j）+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) （2）

与最邻近法相比。双线性内插法由于考虑了待采样点周围四个直接邻点对待采样点的影响，此基本克服了前者灰度不连续的缺点，但其代价是计算量有所增大。但由于此方法仅考虑四个直接邻点灰度值的影响，而未考虑到各邻点间灰度值变化率的影响，因此具有低通滤波器的性质，使缩放后图像的高频分量受到损失，图像的轮廓变得较模糊。用此方法缩放后的图像与原图像相比，仍然存在由于计算模型考虑不周而产生的图像质量退化与精度降低的问题。

(3)立方卷积法

作为对双线性内插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域内像素的灰度值作三次插值。此法利用了如图3所示的三次多项式S（w）。

S（w）的数学表达式为：

式中，w为自变量，S（w）为三次多项式的值。

如图4所示的是三次多项式进行内插，计算时用周围的16个邻点的灰度值按下式进行内插，则该像素的灰度值f（x，y）为

f（x，y）=A·B·C （3）

若令k=0，则式（3）的立方卷积就退化为双线性内插法。因此，可以把用三次多项式插值的立方卷积法看成由两部分组成，其中（1—|u|）代表直接邻点间灰度值的变化率对待采样点的影响，而K则代表邻点间灰度值的变化率对待采样点的影响。与双线性内插法相比，立方卷积法不仅考虑了直接邻点的灰度值还考虑了零点见灰度值变化率的影响，因此后者所求得的待采样点灰度值更接近原（采样）值。

此方法用进一步增大计算量来换取待采样点精度的进一步提高，其效果是三种方法里最好的，但也是三种方法中计算量最大的。

三种算法比较：

GIS重采样

ArcGIS中栅格数据重采样方法作者:赵立超邮箱：zhaolc@https://www.360docs.net/doc/9818116134.html, 发布时间：2014-01-02 21:04:28 阅读(800) ArcGIS中栅格数据重采样方法处理栅格数据时，由于数据像元大小不符合要求，或者在进行栅格数据配准后，像元发生倾斜，或者对多个栅格数据进行分析时，需要使用相同的栅格分辨率，重采样到同一分辨率下，因此对栅格数据操作时经常要进行重采样操作。如下图所示，通过重采样将栅格调整到新的分辨率下。 1.1.栅格重采样方法栅格重采样主要包括三种方法：最邻近法、双线性内插法和三次卷积插值法。最邻近法是把原始图像中距离最近的像元值填充到新图像中；双线性内插法和三次卷积插值法都是把原始图像附近的像元值通过距离加权平均填充到新图像中。默认情况下，采用最近邻分配重采样技术，这种方法同时适用于离散和连续值类型，而其他重采样方法只适用于连续数据。 1.1 最近邻法

最邻近分配法是用于离散（分类）数据的重采样技术，因为它不会更改输入单元的值。将输出栅格数据集中单元中心的位置定位到输入栅格后，最邻近分配法将确定输入栅格上最近的单元中心位置并将该单元的值分配给输出栅格上的单元。最邻近分配法不会更改输入栅格数据集中单元的任何值。输入栅格中的值2 在输出栅格中仍将为 2，决不会为 2.2 或 2.3。由于输出单元值保持不变，因此最邻近分配法应该用于名目数据或顺序数据，其中每个值都表示一个类、一个成员或一个分类（分类数据，如土地利用、土壤或森林类型）。考虑到根据输入栅格创建的输出栅格会在操作中旋转 45°，因此将进行重采样。对于每个输出单元，都要从输入栅格中获取值。在下图中，输入栅格的单元中心为灰色点。输出单元为绿色阴影。要处理的单元为黄色阴影。在最邻近分配法中，将确定与要处理的单元中心（红色点）最邻近的输入栅格单元中心（橙色点)，并将其指定为要处理的单元（黄色阴影）的输出值。对输出栅格中的每个单元都重复此过程。

(标准抽样检验)三种抽样方法的概念和一般步骤

（标准抽样检验）三种抽样方法的概念和一般

步骤

本节授课核心：三种抽样方法的概念和一般步骤一：情景引入 1.要考察某公司生产的500袋装牛奶的质量是否达标，现从中抽取60袋进行检验，则总体是？总体个数N是？样本是？样本个数n ？ 2．如何判断一锅汤的味道的好坏？ A全部喝完 B舀上面油多的一勺汤品尝 C舀下面味道重的一勺汤品尝 D搅拌均匀后再随机舀一勺汤品尝思考：要获取一个有代表性的好的样本，关键是。二、新课：（一）简单随机抽样 1．思考：例1．要在我们班选出五个人去参加劳动,怎样选才是最公平的呢? 2．简单随机数法的概念:P58 3．简单随机抽样必须具备下列特点：（1）总体个数N是限的。

（2）样本个数n 总体的个数N。（3）放回的抽样。（4）每个个体被抽到的机会 . 4．简单随机抽样的方法有和 5．既学即练： (1)下列抽样的方式是否属于简单随机抽样？为什么？ A.从无限多个个体中抽取50个个体作为样本. B.箱子里共有100个零件，从中选出10个零件进行质量检验，在抽样操作中，从中任意取出一个零件进行质量检验后，再把它放回箱子. (2)为了了解全校240名学生的身高情况，从中抽取40名学生进行测量，下列说法正确的是 A．总体是240 B、个体是每一个学生 C、样本是40名学生

D、样本容量是40 (3)从3名男生、2名女生中随机抽取2人，检查数学成绩，则抽到的均为女生的可能性是。（二）系统抽样 1．思考：例2．我校为了了解高一年级学生对教师教学的意见，打算从高一年级的500名学生中抽取50名进行调查.你怎样进行操作呢？P60 2．系统抽样概念：P60 3．进行系统抽样的步骤：，，和P60 4．既学即练： (1)下列抽样中不是系统抽样的是（） A、从标有1~15号的15号的15个小球中任选3个作为样本，按从小号到大号排序，随机确定起点i,以后为i+5,i+10(超过15则从1再数起)号入样

常用抽样方法

1．非概率抽样（Non-probability sampling）又称非随机抽样，指根据一定主观标准抽取样本，令总体中每个个体的被抽取不是依据其本身的机会，而是完全决定于调研者的意愿。其特点为不具有从样本推断总体的功能，但能反映某类群体的特征，是一种快速、简易且节省的数据收集方法。当研究者对总体具有较好的了解时可以采用此方法，或是总体过于庞大、复杂，采用概率方法有困难时，可以采用非概率抽样来避免概率抽样中容易抽到实际无法实施或"差"的样本，从而避免影响对总体的代表度。常用的非概率抽样方法有以下四类：方便抽样（Convenience sampling）指根据调查者的方便选取的样本，以无目标、随意的方式进行。例如：街头拦截访问（看到谁就访问谁）；个别入户项目谁开门就访问谁。优点：适用于总体中每个个体都是"同质"的，最方便、最省钱；可以在探索性研究中使用，另外还可用于小组座谈会、预测问卷等方面的样本选取工作。缺点：抽样偏差较大，不适用于要做总体推断的任何民意项目，对描述性或因果性研究最好不要采用方便抽样。判断抽样（Judgment sampling）指由专家判断而有目的地抽取他认为"有代表性的样本"。例如：社会学家研究某国家的一般家庭情况时，常以专家判断方法挑选"中型城镇"进行；也有家庭研究专家选取某类家庭进行研究，如选三口之家（子女正在上学的）；在探索性研究中，如抽取深度访问的样本时，可以使用这种方法。优点：适用于总体的构成单位极不相同而样本数很小，同时设计调查者对总体的有关特征具有相当的了解（明白研究的具体指向）的情况下，适合特殊类型的研究（如产品口味测试等）；操作成本低，方便快捷，在商业性调研中较多用。缺点：该类抽样结果受研究人员的倾向性影响大，一旦主观判断偏差，则根易引起抽样偏差；不能直接对研究总体进行推断。配额抽样（Quota sampling）指先将总体元素按某些控制的指标或特性分类，然后按方便抽样或判断抽样选取样本元素。相当于包括两个阶段的加限制的判断抽样。在第一阶段需要确定总体中的特性分布（控制特征），通常，样本中具备这些控制特征的元素的比例与总体中有这些特征的元素的比例是相同的，通过第一步的配额，保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。在第二阶段，按照配额来控制样本的抽取工作，要求所选出的元素要适合所控制的特性。例如：定点街访中的配额抽样。优点：适用于设计调查者对总体的有关特征具有一定的了解而样本数较多的情况下，实际上，配额抽样属于先"分层"（事先确定每层的样本量）再"判断"（在每层中以判断抽样的方法选取抽样个体）；费用不高，易于实施，能满足总体比例的要求。缺点：

谈谈几种典型地抽样方法(案例)

GDP，也就是国（地区）生产总值，是一个国家或地区的所有常住单位在一定时期所生产的全部最终产品和服务的价值总和。正确理解GDP的定义，需要准确把握以下几方面的概念和容：（1）GDP核算遵循“在地原则” （2）GDP的生产者是“常住单位” （3）GDP以价值量形势表示（4）GDP核算的是“最终的”产品和服务。 2、GDP核算方法及积极作用 3、GDP指标的局限性：（1）GDP不能反映经济发展的社会成本（2）GDP不能准确地反映一个国家财富的变化。（3）GDP不能反映某些重要的非市场经营活动（4）GDP不能全面地反映人们的福利状况。谈谈几种典型的抽样方法（案例）

学院：经济学院班级： 08经41 学号： 08084004 ：毛雪晨日期: 2011年10月20日

摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。

关键词：抽样调查，应用，缺点。

图像处理实验报告

武汉大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告专业：网络传播专业2010年10 月25 实验名称图像处理指导教师洪杰文姓名华滢年级08 学号2008300710123 成绩一、预习部分 1、实验目的 2、实验基本原理 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具） 1、实验目的：（1）熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标，掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。（2）了解和掌握数字图像压缩的概念，观察不同的压缩比对图像的影响。（3）了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法，掌握前景色和背景色的概念及调整方法，掌握色彩填充的基本概念及应用。（4）了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法，熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。（5）通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理，一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示，并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上，对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。 2、实验基本原理：基于photoshop软件的图像处理。 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）：Adobe Photoshop 二、实验操作部分 1、实验操作过程 2、实验数据、观察到的实验现象 1、实验操作过程： 1.图像的基本变换（1）自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。在Photoshop中打开该图像，记录其技术参数：文件格式、文件容量，图像尺寸（pixel和cm）、分辨率、色彩模式等。

文件格式：JPEG 图像；文件容量：59.7kb；图像尺寸（pixel和cm）：600×600pixel；分辨率：72像素/英寸；色彩模式：RGB模式。（2）对该图像重采样，要求采样后的图像分辨率为150dpi，图像尺寸为300×300pixel。色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式，按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件；重新打开并观察变换后的显示效果，并记录各个文件的容量。灰度：容量大小为：88.9kb Indexed；容量大小为：88.9kb

三种抽样

§2.1 随机抽样 §2.1.1 简单随机抽样【课标定向】学习目标理解简单随机抽样的概念，会用简单随机抽样方法进行抽样．提示与建议体会简单随机抽样的作用和实用价值，提高学习统计知识的兴趣．通过实际问题的抽样培养分析问题，解决问题和应用知识解决实际问题的意识和能力．【互动探究】自主探究 1.简单随机抽样，一般地，从元素个数为N的总体中________地抽取容量为n的样本，如果每一次抽取时总体中的各个个体有相同的________被抽到，这种方法叫做简单随机抽样． 2.常用的简单随机抽样方法有_________和________． 3.抽签法：先将总体的所有个体________，并把号码写在形状、大小相同的号签上（号签可以用小球、卡片、纸条、竹块等制作），然后将这些号签放在同一个容器里，进行________，抽签时，每次从中抽出1个号签，连续抽取________次，就得到一个容量为________的样本． 4.随机数表法：是由______________这10个数字组成的数表，并且表中的每一位置出现各个数字的________． 5.对在简单随机抽样中，每个个体被抽到的机会是（）Ａ．不同的Ｂ．可能相同Ｃ．相同的Ｄ．以上都不对剖例探法 ★讲解点一利用抽签法抽取样本一般地，用抽签法从容量为N的总体中抽取一个容量为n的样本的步骤为： ⑴给总体中的所有个体编号（号码可以从1到N）； ⑵将1～N这N个号码写在形状、大小相同的号签上（号签可以用小球、卡片、纸条等制作）； ⑶将号签放在一个不透明的容器中，搅拌均匀； ⑷从容器中每次抽取一个号签，并记录其编号，连续抽取n次； ⑸从总体中将与抽到的签的编号相一致的个体取出作为样本．例题１某大学为了支援西部教育事业，现从报名的18名志愿者中选取6人组成志愿小组，请用抽签法设计抽样方案．【思维切入】可以按照抽签法的一般步骤设计．【解析】方案如下：第一步，将18名志愿者编号，号码是1，2， (18) 第二步，将号码分别写在一张纸条上，揉成团，制成号签；第三步，将得到的号签放入一个不透明的袋子中，并充分搅匀；第四步，从袋子中依次抽取6个号签，并记录上面的编号；第五步，所得号码对应的志愿者就是志愿小组的成员．【规律技巧总结】设计方案时，须保证其满足简单随机抽样的四个特点． ★讲解点二利用随机数表法抽取样本用抽签法抽取样本时，编号的过程有时可以省略（如用已有编号），但制签的过程就难以省去了，而且，制签也比较麻烦，简化制签过程的一个有效办法就是制作一个表，其中的每个数都是用随机方法产生的，这样的表称为随机数表，于是，我们只需按一定的规则到随机数表中选取号码就可以了，这种抽样方法叫随机数表法．用随机数表法抽取样本的步骤： ⑴将总体中的所有个体编号（每个号码位数一致）； ⑵在随机数表中任选一个数作为开始； ⑶从选定的数开始按一定的方向读下去，得到的数码若不在编号中，则跳过；若在编号中则取出，得到的数码若在前面已经取出，也跳过；如此进行下去，直到取满为止； ⑷根据选定的号码抽取样本．例题2要从10架钢琴中抽取4架进行质量检验，写出用随机数表法抽样的过程．【思维切入】本题考查随机数表法的抽样过程．

谈谈几种典型的抽样方法(案例)

谈谈几种典型的抽样方法（案例）学院：经济学院班级： 08经41 学号： 08084004 姓名：毛雪晨日期: 2011年10月20日

摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。关键词：抽样调查，应用，缺点。

导语：抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法。显然，抽样调查虽然是非全面调查，但它的目的却在于取得反映总体情况的信息资料，因而，也可起到全面调查的作用。抽样调查是建立在随机原则基础上，从总体中抽取部分单位进行调查，并概率估计原理，应用所的资料对总体的数量特征进行推断的一种调查方法。例如，从某地区全部职工当中随机抽取部分职工，以家庭为单位按月调查取得有关收入、支出等方面的资料，并依据这些资料推断出全区职工的收支情况，这就是一种抽样调查。从调查方法上来看，它是属于一种非全面调查。但又与一般调查不同，它不只停留于搜集资料和整理资料，而且还要对资料进行分析，并据以推断总体的数量特征，从而提高统计的认识能力。因此，抽样调查的理论和方法在统计中占有很重要的地位。下面介绍一下常用的抽样方法：一. 简单随机抽样一般，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取n个个体作为样本（n≤N），如果每次抽取时总体内的个体被抽到的机会相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。简单随机抽样的具体作法有：直接抽选法，抽签法，随机数法。直接抽选法例如某项调查采用抽样调查的方法对某市职工收入状况进行研究，该市有职工56，000名，抽取5，000名职工进行调查，他们的年平均收入为10，000元，据此推断全市职工年收入为8，000--12，000元之间。抽签法又称“抓阄法”。它是先将调查总体的每个单位编号，然后采用随机的方法任意抽取号码，直到抽足样本。在这里选取一个案例说明，如要在10个人中选取3个人作为代表，先把总体中的10个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取3次，就得到一个容量为3的样本。这就是抽签法，与直接抽样法类似。另一个经常被采用的方法是随机数法，即利用随机数表、随机数骰子或计算

几种抽样调查方法比较

抽样调查技术课程论文 ---抽样调查方法比较分析专业：林学班级：林学四班指导教师：朱光玉作者：姚帅 20130221 日期： 2016年1月3日

抽样调查方法比较分析一．调查目的这学期我们学习了几种抽样调查方法，如简单随机抽样，整群抽样，二阶抽样等。各个方法在应用时有其特点和优缺点。本文通过计算对这些调查方法做出简单的总结和计算，以求在实际生活的数理统计中能灵活运用这些方法。二．抽样方法介绍 1.简单随机抽样设一个总体的个体数为N．如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本，且每次抽取时各个个体被抽到的机会相等，就称这样的抽样为简单随机抽样。对于简单随机抽样需要注意：①它是不放回抽样；②它是逐个地进行抽取；③它是一种个体机会均等的抽样；④简单随机抽样适用于总体中的个体数不多的情况．生活中有许多用抽签法或类似抽签法的案例，如彩票摇奖、电视节目中电话号码抽奖、纳税凭证抽奖等．抽样时也要防止出现貌似合理的抽样方法，如到某星级宾馆问卷调查客人的收入情况来推断该地区的人均收入，或每隔一周到某一路口调查当地车流量等等。 2.系统抽样当总体中的个体数较多时，可将总体平均分成几个部分，从每个部分抽取一个个体，得到所需的样本，这样的抽样方法称为系统抽样。对于系统抽样需要注意：①系统抽样适用于总体中的个体数较多的情况，它与简单随机抽样的联系在于：将总体均分后的每一部分进行抽样时，采用的是简单随机抽样；②与简单随机抽样一样，系统抽样是等可能抽样，它是客观的、公平的；③总体中的个体数恰好能被样本容量整除时，可用它们的比值作为系统抽样的间隔；当总体中的个体数不能被样本容量整除时，可用简单随机抽样先从总体

土壤分析样品的采集和处理方法

土壤分析样品的采集和处理方法标准化管理部编码-[99968T-6889628-J68568-1689N]

Ⅰ-土壤分析样品的采集和处理方法配方施肥是一种以最少的肥料投入得到农作物最高产量的农业新技术，这一技术的基础是测出土壤中已有的养分含量，然后根据种植作物的品种、目标产量决定该施什么肥、施多少肥。土壤样品采集是决定分析结果是否准确的重要环节，因此请严格按下列方法采集土样。对作物根系较浅的种植地只需取耕层20厘米深的土壤，对作物根系较深的种植地如小麦应适当增加深度，果园土壤样品在耕层40厘米深处采集，采样点的多少可根据试验区耕地面积大小和地形而定，地块面积较小的要采5个点以上，地块面积较大的应采20个点以上。取样点的分布最好采用S型采样法或十字交叉法。（见图一）采来的样品数量太多可用四分法弃去一部分保留1斤土样即可（见图二）。其方法是：把采来的土样倒在干净的木板或塑料布上，用手将土块捏碎，用镊子夹去土样中的作物根系、昆虫、石块等杂物，放于室内阴凉通风处风干，注意不能在阳光下曝晒及火烤，以免发生氧化反应。把风干后的土样用木棍或玻璃瓶碾碎（不可用金属制品），然后用1—2毫米筛子筛一遍。把筛过的土样平铺成四方形，如数量仍然很多，可再用四分法处理，直至所需数量为止，一般用50克土样即可，完成土样处理后，请填写土壤登记表。注：如一户有几个土样或几户各有一个土样可将土壤登记表分别填好，并在土样包装上做上与登记表同样内容的标记，以免搞错。避免在粪堆底上和同一垄上以及田边，路边，沟边和特殊地形部位采样。采样时在确定的采样点上用小土铲向下切取一片片的土样样品，每个样品点采取的土壤厚、薄、深、浅、宽、狭应大体一致，集中起来混合均匀。有机肥分析样品的采集和处理方法：堆肥、厩肥、沤肥、草塘肥、沼气肥、牲畜粪尿以及人粪尿等都是有机肥，这些肥料大都是很不均匀的，采样时应注意多点取样，一般应在翻堆混匀后，选择10—20个采样点，大块和散碎的肥料比例相近，把采到的若干样品放在一块干净的塑料布上，送入室中风干，摊开晾干，再把样品弄碎、剪细、混匀，再用四分法缩分至500克左右，磨细并全部通过1毫米孔径筛子，装入样品瓶中。如果有机肥样品中夹有较多石块，应捡出另外称重，并计算其占原有样品的百分数，如需测定有机肥料中的NH4和NO3，则需用新鲜样品，即不经风干立即进行测定。粪尿和沼气肥是液体和固体混合肥，可先混匀在未分层前取出500毫升左右放入密闭容器中，用玻璃棒将固体充分捣碎，在分析称样前应反复振摇容器充分混匀。四分法： Ⅱ-土壤养份测试方法

ps图像重采样

图像重采样之ps篇 (2010-04-09 09:26:50) 转载▼ 分类：技术讨论标签：杂谈在处理图像时，最重要的问题之一就是分辨率如何随着（或独立于）图像大小而改变。有两种方法可以更改分辨率：缩放和重新采样。缩放不会改变像素的数量，而只会改变分辨率。重新采样会改变像素尺寸。如果使用2*2英寸的300ppi图像，并在Indesign中将其改为1英寸见方，这就是缩放。像素会变小，且分辨率会提高到600ppi。在Photoshop中，可以选择缩放或者重新采样。如果缩小图像而不改变分辨率，Photoshop 就必须丢弃一些像素，这就叫做缩减采样。如果通过增加采样讲图像大小改为4*4英寸，则程序就必须在图像中的其他像素之间执行插值操作，以添加更多的像素。通过后期重采样处理，不仅可以使原本不太理想的图片质量得到大幅改善，还可以使像素小的图片通过“插值”的方式变大或缩小。重新采样方法：Photoshop提供了5种重新采样的方法：邻近、两次线性、两次立方、两次立方较平滑、两次立方较锐利。关于“插值”网上关于“插值”的定义是“在不生成像素的情况下增加图像像素大小的一种方法”。以前，数码相机最高可能只有300万像素，为了打印出A4以上幅面照片，就需增加像素值，“插值”就常常被运用到。尽管现在的数码相机动辄就是上千万像素，但如果想要打印高质量、大尺寸，如A3以上照片时，“插值”仍然非常有用。插值是以相邻的像素为依据，计算出新的像素，而根据计算方法的不同，就形成了不同的插值方法。在我们最常用的到Photoshop图像处理软件中共有5种方法，分别为：邻近、两次线形、两次立方、两次立方（较平滑）、两次立方（较锐利），这5种方法都在“图像大小”选项中。 5种插值方法的不同成像

藻类标本的采集和处理方法

附录：藻类标本的采集和处理方法藻类标本的采集淡水藻类种类繁多，各种藻类对环境条件的要求、也各不相同。有的是浮游种类，有的是底栖附着种类，生态条件各有其特点。想要采集某一种较好又较纯的理想的标本，就必须了解各种藻类的生态特点。有的藻类季节性很强,如金藻、硅藻等常在较低温的季节出现，又如蓝藻门的许多种类则常在温度较高的季节出现。眼虫藻、衣藻、卡德藻等常在有机物较多，静止的水体中大量出现。接合藻目的许多种类常在酸性，缺钙的水体中大量出现，如酸性红壤土地带的积水、沼泽以及水库下游积水处常可找到接合藻类。毛枝藻等附着性藻类常可在水中石块或其他附着物上采到。底栖硅藻或具胶质柄的种类常在沉水植物或其他丝状藻类上附着。欲得较纯的某些浮游藻类标本，可在形成水华的水体中采集得到。如眼虫藻常形成油膜状水华，而衣藻、隐藻、沟环藻等则形成绿色、黄绿色、墨绿色云彩状水华。浮游蓝藻类浮在水面时也常可采到较纯的优势种。此外还可利用藻类的趋光性，将采得的标本初步分离提纯，如衣藻等有鞭毛能运动且具趋光性，可与共他不运动的藻体分开。又如采得的颤藻常附有较多的泥砂，利用顫藻趋光能动，将它置于培养皿中，加入适量清水，放于柔光的北面窗口，2—3日后，无数顫藻散贴于培养皿的四周，此时用小镊子挑取，可得较纯而无泥砂的顫藻。欲得纯粹的某些浮游藻类，可在采集得到的标本中分离培养。欲得较多、较好，种类较纯的好标本，需经常在不同季节、不同的水域环境中，多加采集积累。采集方法，浮游藻类通常可用浮游生物网*，在水中作∞字形拖曳取得。也可采取一定的水量（通常1升）加固定剂，用浓缩沉淀法取得。底栖藻类，较大型的丝状或团块状标本，可以在采集现场从水中石块上或其他附着物上刮取。另一些小型的常附着在水草或枯枝烂叶水中其他物体上，采集时可连同其附着物一起带回实险室处理。 *浮游生物网系用筛绢缝制而成，筛绢按其孔目大小，有很多规格，采集浮游藻类用孔径最少的x×26号筛绢较好。标本的固定固定藻类标本最常用的固定剂是甲醛液（福尔马林Formalin）或鲁哥氏碘液（Lugol's solution）。如果标本只作一般的形态分类观察用，在用浮游生物网所采得的标本中，加入福尔马林，使其含有4%浓度即可，同时可作长期保存，若是直接取水样沉淀浓缩，则用鲁哥氏碘液加福尔马林最为适宜。1升水样中加鲁哥氏碘液15毫升左右，沉淀浓缩后再加福尔马林使其含有3%浓度即可。此外FAA（甲醛液、醋酸、酒精）或称标准固定剂。铬醋酸固定液等也是常用的藻类固定剂，它对进一步进行藻体结构的观察有良好效果。若要进一步观察细微构造，每种藻类则有自己的固定液，这例子不胜枚举，如眼虫藻属较好的杀死固定剂是萧丁氏液。鼓藻杀死固定剂为2—3%甲醛固定后再加几滴醋酸。无隔藻可用甲醛10毫升醋酸5毫升50%酒精100毫升固定。团藻最好的杀死固定剂为碘化钾2克，碘1克，甲醛24毫升，冰醋酸4毫升，蒸馏水400毫升。鞘藻、刚毛藻可用铬醋酸固定。易于破碎的标本可用FAA固定。几种常用的固定液配方：鲁哥氏碘液Lugol's solution 碘……………………………………………………4克碘化钾……………………………………………………6克蒸馏水……………………………………………………100毫升 (注：通常使用时常感太浓，可用蒸馏水稀释后使用） FAA(Forrmalin-aceto-aicohol) 标准固定剂 (甲醛液、醋酸、酒精混合剂）甲醛液……………………………………………………5毫升醋酸……………………………………………………5毫升 50%或70%酒精……………………………………………………90毫升

谈谈几种典型的抽样方法(案例)

GDP，也就是国内（地区）生产总值，是一个国家或地区的所有常住单位在一定时期内所生产的全部最终产品和服务的价值总和。正确理解GDP的定义，需要准确把握以下几方面的概念和内容：（1）GDP核算遵循“在地原则” （2）GDP的生产者是“常住单位” （3）GDP以价值量形势表示（4）GDP核算的是“最终的”产品和服务。 2、GDP核算方法及积极作用 3、GDP指标的局限性：（1）GDP不能反映经济发展的社会成本（2）GDP不能准确地反映一个国家财富的变化。（3）GDP不能反映某些重要的非市场经营活动（4）GDP不能全面地反映人们的福利状况。谈谈几种典型的抽样方法（案例）

学院：经济学院班级： 08经41 学号： 08084004 姓名：毛雪晨日期: 2011年10月20日

抽样方法案例

附件二: 国家卫生服务总调查样本地区和样本个体的抽取方法一、概述 1.1 国家卫生服务总调查抽查的原则是既要兼顾调查设计的科学性即样本地区和样本个体对全国和不同类型地区有足够的代表性，又不致于过多增加样本量而加大调查的工作量，即经济有效的原则。 1. 2 抽样的方法是多阶段分层整群随机抽样法。第一阶段分层是以县（市或市区）为样本地区；第二阶段分层是以乡镇（街道）为样本地区；第三阶段分层以村为样本地区；最后是住户为样本个体。二、第一阶段分层整群抽样 2. 1 第一阶段抽样着重解决两个基本问题：一是由于全国各县、市差异极大，如何确定第一阶段分层的基准；二是抽样比例，多大的县、市样本量能经济有效地代表全国和不同类型的地区。 2 . 2 第一阶段分层基准的确定第一阶段分层的指标是通过专家咨询法和逐步回归法筛选的10个与卫生有关的社会经济、文化教育、人口结构和健康指标。10个指标的主成份分析结果如表1。表1.主要社会经济和人口动力学指标的主成份因子模型从主成份分析中可以看出主成份1与绝大多数变量有十分显著的关联，意义十分明确，而且代表10个变量整体信息的51.22 %。其值的大小可以综合反映一个地区社会经济、文化教育、人口及其健康的发展。因此，确定主成份1为分层的基准称它为分层因子。 2 . 3 第一阶段的聚类分层在计算各县、市分层因子的得分后，用K-Means聚类分析方法将总体分为组间具有异质性和组内具有同质性的五类地区即五层。聚类分层的结果第一层有201个县（市或市区）, 占整个县（市或市区）的8.2 %；第二层有650个县（市或市区）,占26.5 %；第三层有698个县（市或市区），占28.5 %；第四层有691个县（市或市区），占28.2 %；第五层有212，占8.6 %。表2?显示了各层因子得分和选择的社会经济等变量的均值，可见各层呈明显的梯度。可以认为，第一层所在的市县，是社会经济、文化教育和卫生事业发展以及人群健康状况好的地区, 第二层是比较好的地区，第三层是一般性地区，第四层是比较差，第五层是差的地区。

谈谈几种典型的抽样方法(案例)

谈谈几种典型的抽样方法（案例）摘要：本文以抽样方法为中心，主要阐述几种常见的抽样方法，如简单随机抽样，分层抽样，整群抽样，系统抽样以及配额抽样，探讨了各种抽样方法在实际生活的应用以及各自的优缺点等。关键词：抽样调查，应用，缺点。

抽样调查方法有些抽样调查主要方法

抽样调查方法有些抽样调查主要方法抽样调查是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象做出估计和推断的一种调查方法。那么抽样调查方法有哪些?下面我们一起来看看吧! 抽样调查可以分为两类，即概率抽样和非概率抽样。概率抽样是按照随机原则进行抽样，不加主观因素，组成总体的每个单位都有被抽中的概率(非零概率)，可以避免样本出现偏差，样本对总体有很强的代表性。非概率抽样是按主观意向进行的抽样(非随机的)，组成总体的很大部分单位没有被抽中的机会(零概率)，使调查很容易出现倾向性偏差。现代被广泛应用的抽样调查是概率抽样。因此，现代的抽样调查是指概率抽样，其定义为：抽样调查，又称抽样推断，是一种重要的、科学的非全面调查方法。它根据调查的目的和任务要求，按照随机原则，从若干单位组成的事物总体中，抽取部分样本单位来进行调查、观察，用所得到的调查标志的数据来推断总体。抽样调查按抽样的组织形式划分，有以下几种主要方法： (1)简单随机抽样(也叫纯随机抽样，SPS抽样)。也就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。特点是：每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此之间无一定的关联性和排斥性。简单随机抽样是其他各种抽样形式的基础。通常只是在总体单位之间差异程度较小和数目较少时，才采用这种方法。

(2)等距抽样(也叫机械抽样或系统抽样，SYS抽样)。是将总体各单位按一定标志或次序排列成为图形或一览表式(也就是通常所说的排队)，然后按相等的距离或间隔抽取样本单位。特点是：抽出的单位在总体中是均匀分布的，而且抽取的样本可少于纯随机抽样。等距抽样既可以用同调查项目相关的标志排队，也可以用同调查项目无关的标志排队。等距抽样是实际工作中应用较多的方法，目前我国城乡居民收支等调查，都是采用这种方式。 (3)类型抽样(也叫分层抽样，STR抽样)。就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。 (4)整群抽样(又称集团抽样)。就是从总体中成群成组地抽取调查单位，而不是一个一个地抽取调查样本。特点是：调查单位比较集中，调查工作的组织和进行比较方便。但调查单位在总体中的分布不均匀，准确性要差些。因此，在群间差异性不大或者不适宜单个地抽选调查样本的情况下，可采用这种方式。 (5)多阶抽样(又称多级抽样)。就是将调查分成两个或两个以上的阶段进行抽样。第一阶段先将总体按照一定的规范分成若干抽样单位，称之为一级抽样单位(或称初级抽样单位)，再把抽中的一级抽样单位分成若干更小的二级抽样单位，从抽中的二级抽样单位再分三级抽样单位等等，这样就形成一个多阶段抽样过程。特点是，在对超大

三种图像重采样方法的特点和区别

图像重采样主要有三种方法，分别是最邻近法，双线性内插法和三次卷积内插法。 (1)最近邻法。该法针对于二维图像“取待采样点周围4个相邻像素点中距离最近的1个邻点的灰度值作为该点的灰度值”如图（1）。此算法虽然计算简单，但由于仅用对该采样点影响最大的(即最近的)像素的灰度值作为该点的值，而没有考虑其他相邻像素的影响（相关性），因此重新采样后的图像灰度值有明显的不连续性，像质损失较大。 (2) 图（1）图像缩放中的插值和重采样 (2)双线性内插法作为对最近邻点法的一种改进，这种方法是“利用周围4个邻点的灰度值在两个方向上作线性内插以得到待采样点的灰度值”。即根据待采样点与相邻点的距离确定相应的权值计算出待采样点的灰度值。双线性内插的示意图如图2所示，其中X 、Y坐标表示像素的位置，f(*，*)表示像素的灰度值。其数学表达式为： f（i+u，j+v）=（1-u）（1-v）f（i,j）+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) （2）与最邻近法相比。双线性内插法由于考虑了待采样点周围四个直接邻点对待采样点的影响，此基本克服了前者灰度不连续的缺点，但其代价是计算量有所增大。但由于此方法仅考虑四个直接邻点灰度值的影响，而未考虑到各邻点间灰度值变化率的影响，因此具有低通滤波器的性质，使缩放后图像的高频分量受到损失，图像的轮廓变得较模糊。用此方法缩放后的图像与原图像相比，仍然存在由于计算模型考虑不周而产生的图像质量退化与精度降低的问题。 (3)立方卷积法作为对双线性内插法的改进，即“不仅考虑到四个直接邻点灰度值的影响，还考虑到各邻点间灰度值变化率的影响”，立方卷积法利用了待采样点周围更大邻域内像素的灰度值作三次插值。此法利用了如图3所示的三次多项式S（w）。

常见的随机抽样方法介绍

抽样方法介绍朱一军福建省产品质量检验研究院、随机方法选择及随机数产生按照GB/T 10111-2008《随机数的产生及其在产品质量抽样检验中的应用程序》的要求，并根据受检单位的产品堆放形式、基数（批量）大小，确定抽样方法（通常包括简单随机抽样、分层随机抽样、系统抽样、整群抽样、全数抽样五种方法）。随机数一般可使用随机数表、骰子或扑克牌中任选一种方式产生。（一）简单随机抽样（抽签法、随机样数表法）常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取; 优点：操作简便易行缺点：总体过大不易实行 1.定义: 一般地，设一个总体含有N个个体，从中逐个不放回地抽取 n个个体作为样本（nW N ,如果每次抽取式总体内的各个个体被抽到的机会都相等，就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。 2.简单随机抽样方法（1）抽签法一般地，抽签法就是把总体中的N个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取 n次，就得到一个容量为n的样本。

抽签法简单易行，适用于总体中的个数不多时。当总体中的个体数较多时，将总体“搅拌均匀”就比较困难，用抽签法产生的样本代表性差的可能性很大） 2）随机数法随机抽样中，另一个经常被采用的方法是随机数法，即利用随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数进行抽样。二）分层抽样 Stratified Random Sampling) 主要特征分层按比例抽样，主要使用于总体中的个体有明显差异。共同点：每个个体被抽到的概率都相等N/M。定义般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按照定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本，这种抽样方法是一种分层抽样 stratified sampling )。三）系统抽样当总体中的个体数较多时，采用简单随机抽样显得较为费事。这时，可将总体分成均衡的几个部分，然后按照预先定出的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本，这种抽样叫做系统抽样。步骤：般地，假设要从容量为N 的总体中抽取容量为n 的样本，我们可以按下列步骤进行系统抽样： (1)先将总体的N个个体编号。 (2)确定分段间隔k，对编号进行分段。当N/n (n是样本

几种抽样调查方法比较

几种抽样调查方法比较数理统计是用概率论的思想，方法去解决实际问题.在实际问题中出现的总的研究对象，我们称为总体，其分布一般是未知的，所以，首先要对总体进行抽样，以获取总体的有关信息——样本，再利用这些信息对总体进行分析.对于如何选取样本这个问题，经过人们不断的尝试、试验，渐渐地就有了“抽样论”，“试验设计”的发展.1895年，Kiaer在国际统计学（ISI）最早提出了“代表性抽样”的概念，后来经过Neyman、Hansen和Mahalanobis等人的杰出贡献，抽样调查理论与方法在过去的一百年间，已经取得了很大发展.从概率抽样方法的发展和完善到收集信息与控制误差方面日益复杂的方法的应用，抽样调查已经取得了很大的进步.特别是近几十年来，在实践中实施的大型调查所涌现出的关于抽样设计和数据分析的难题，更是推动了理论研究的发展. 在现实生活中，有很多实际问题将会用到数理统计的知识，它会有效地帮助我们分析和论证，从而得到我们需要的信息.为了更加有效地应用这些知识，就需要在总体中选取一个最合适的样本来为我们服务.从这个方面来说，样本的选取方法就成了一个至关重要的问题.只有找一个最简洁又具有代表性的样本，才能获得隐藏在数据背后的真相. 本文主要介绍抽样调查理论，以及抽样调查的几种方法，并通过举例子介绍对比这几种方法.最后，本文又对抽样调查的这几种方法做了简单的总结和比较，显示了抽样调查理论在我们的生活中无处不在的强大生命力. 一、基本概念 1.抽样调查.它是一种非全面调查，它是从全部调查研究对象中，抽选一部分单位进行调查，并据以对全部调查研究对象作出估计和推断的一种调查方法. 2.总体与样本.总体是我们所研究（调查）的对象的全体.例如在全国儿童情况调查中，全国所有0—14岁的儿童就构成调查的总体.调查的目的是为了得到有关这个总体的某些数据.例如全国儿童总数、每个年龄男女儿童的平均身高和平均体重等.这些有关总体的指标就是调查的目标量.如果进行一次对全国儿童的普查，对每个儿童都进行有关指标的调查，就可以获得这些总体目标量的数据，当然这实际上是很难做到的，为此我们按某种方法只从总体中抽取一部分进行调查，这一部分儿童就构成样本.根据这些样本数据就可以对总体目标量进行估计. 3.概率抽样.抽取样本是抽样调查中的一个重要方法.最常用且最科学的方法是进行概率抽样，也称随机抽样.其优点是能保证样本的代表性，避免人为的误差，而且它可以对抽样误差进行估计，从而可以获得估计的精度.为了抽样便利，使概率抽样能够实施，通常将总体划分成互不重叠且又穷尽的若干个部分，每个部分称为一个抽样单元. 4.误差与精度.抽样调查中有两类误差，一类是由于调查中获得的原始数据不正确，抽样框有缺陷，或在调查中由于种种原因无法得到按方案的全部样本数据等等，这类误差统称为非抽样误差；另一类误差是由于抽样引起的，即用样本估计总体所产生的误差，称为抽样误差.抽样误差通常用估计量的均方误差、标准差（或方差）等来表示.抽样误差越小，调查的精度就越高，精度的另一种表示方法是给出总体目标量的置信区间，即以一定的置信度（也用概率表示，例如95%）表示总体目标量落在一定的范围内.在相同的置信度下，置信区间长度愈短，精度就愈高.