//递归读取目录下全部文件(flag为r的时候递归)     void getFiles(string path, vector<string>& files,string flag){         //文件句柄         long   hFile   =   0;         //文件信息         struct _finddata_t fileinfo;         string p;         if((hFile = _findfirst(p…

//string替换     void string_replace(string & strBig, const string & strsrc, const string &strdst)     {         string::size_type pos=0;         string::size_type srclen=strsrc.size();         string::size_type dstlen=strdst.size();         whi…

    //获得当前目录路径     static CString GetLocalPath(){         CString csCfgFilePath;         GetModuleFileName(NULL, csCfgFilePath.GetBufferSetLength(MAX_PATH+1), MAX_PATH);          csCfgFilePath.ReleaseBuffer();          int nPos = csCfgFilePath.Revers…

CString ExportListToExcel(CString  sExcelFile,CListCtrl* pList, CString strTitle)     {         CString warningStr;         if (pList->GetItemCount ()>0) {                 CDatabase database;                                       CString sSql;      …

//创建或续写目录下的csv文件,填写“文件位置-分类”对     int writeCsv(const string& filename,const Vector<pair<string,string>>srcVect,char separator ){         ofstream file(filename.c_str(),ofstream::app);         if (!file)             return 0;         for (i…

本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....…

视网膜-大脑皮层(Retinex)理论认为世界是无色的,人眼看到的世界是光与物质相互作用的结果,也就是说,映射到人眼中的图像和光的长波(R).中波(G).短波(B)以及物体的反射性质有关 其中I是人眼中看到的图像,R是物体的反射分量,L是环境光照射分量,(x, y)是二维图像对应的位置 基于上面的原理,看下Retinex常见的几种增强算法 一.     SSR(Single Scale Retinex)单尺度Retinex算法 它通过估算L来计算R,具体来说,L可以通过高斯模糊和I做卷积运算求得…

[红外DDE算法]数字细节增强算法的缘由与效果(我对FLIR文档详解) 1. 为什么红外系统中图像大多是14bit(甚至更高)?一个红外系统的性能经常以其探测的范围来区别,以及其对最小等效温差指标.首先是探测的范围,就是常说的动态范围,意思是探测器能够检测到温度红外信号的范围.然后是最小等效温差,意思是探测器能够检测到的最小温度差.这就好比一把尺子,有两个重要指标.第一,就是尺子的量程,意思是它能丈量多少长度范围的物体:第二,就是尺子的最小刻度,就是它能够分辨多少精度的长度.在自然界中,红外信号…

夜晚场景图像ISP增强算法 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像视频分辨率(浮点型float) (2)图像视频格式  (RGB,YUV,MP4等) (3)调整策略:曝光时间,GAMMA曲…

近些年,随着实时通信技术的发展,在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具,据不完全统计,线上会议中约有 75% 为纯语音会议,即无需开启摄像头和屏幕共享功能,此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要. 作者|七琦 审校|泰一 前言 在现实生活中,会议所处的环境是极具多样性的,包括开阔的嘈杂环境.瞬时非平稳的键盘敲击声音等,这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战.与此同时伴随着数据驱动类算法的快速发展,学界 [1] 和工业界 [2,3,4] 逐渐涌现出了深…