问题简介: 对于频率为fs的正弦序列,它的频谱应该只是在fs处有离散谱.但是,在实际利用DFT求它的频谱时,对时域做了截断,结果使信号的频谱不只是在fs处有离散谱,而是在以fs为中心的频带范围内都有谱线出现,它们可以理解为是从fs频率上"泄漏"出去的,这种现象称 为频谱"泄漏".不发生泄露的条件:F_c=(mF_s)/N (m为整数,F_c为信号频率,F_s为采样频率) 现象分析:以7K采样为例:DFT本质是以一个离散的窗函数对信号进行取样,也就是在时域相乘的过程.…

题记:不常发生的事件内存泄漏现象 想必有些朋友也常常使用事件,但是很少解除事件挂钩,程序也没有听说过内存泄漏之类的问题.幸运的是,在某些情况下,的确不会出问题,很多年前做的项目就跑得好好的,包括我也是,虽然如此,但也不能一直心存侥幸,总得搞清楚这类内存泄漏的神秘事件是怎么发生的吧,我们今天可以做一个实验来再次验证下. 可以,为了验证这个问题,我一度怀疑自己代码写错了,甚至照着书上(网上)例子写也无法重现事件引起内存泄漏的问题,难道教科书说错了么? 首先来看看我的代码,先准备2个类,一个发起事件,…

最近写了一个GDI 绘图的程序,过程中遇到一个奇怪的问题,就是 定时器定时一会GDI绘的图就消失了..后来经过分析,原来是 GDI对象数量过多 ,即GDI对象超过10000个 导致内存泄漏的问题.找到了问题所在,就好解决了,就是及时释放GDI对象. 在创建GDI对象的时候,遵循以下规则: GetDC 得到的DC要用 ReleaseDCCreateCompatibleDC 要用 DeleteDC 例如: BOOL CLogicChartCtrl::DrawBmp( CDC* pDC, CRect…

一般的,对正余弦信号进行採样并DFT运算,画出频谱图,会发现频谱并不干净.这样的现象称为频谱泄漏.由于DFT运算仅仅能是有限序列,突然的截断产生了泄漏. 会有这种特殊情况.当採样截取的刚好是整数个周期,则频谱图显得特别干净. 能够理解为刚好取的完整周期.周期性明显了,频率就比較单一. 为此做了matlab实验: ts = 0.01;%採样率100Hz n = 0:N-1; y = sin(2*pi*20*n*ts);%20Hz信号,每周期採5个点 xk = abs(fft(y,N));%注意依据…

最近调试Zigbee 和2.4G产品时需要做一些认证,查找到常用的RF指标. ----------http://www.52rd.com/S_TXT/2016_5/TXT83303.htm----------------------------------------------------- Rx Sensitivity(接收灵敏度) 接收灵敏度,这应该是最基本的概念之一,表征的是接收机能够在不超过一定误码率的情况下识别的最低信号强度.这里说误码率,是沿用CS(电路交换)时代的定义作一个通称,…

1. 概述 语音是人类之间沟通交流的最直接也是最快捷方便的一种手段,而实现人类与计算机之间畅通无阻的语音交流,一直是人类追求的一个梦想. 伴随着移动智能设备的普及,各家移动设备的厂家也开始在自家的设备上集成了语音识别系统,像Apple Siri.Microsoft Cortana.Google Now等语音助手的出现,使得人们在使用移动设备的同时,也能够进行语音交流,极大的方便了人们的生活.但是此类助手也存在一些尴尬的瞬间,例如在一些工作场合或者聚会的场合,某人的一句“Hey Siri”就可能唤…

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我…

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我…

  简介 之前参与过114对话系统的项目,中间搁置很久,现在把之前做过的内容整理一下,一是为自己回顾,二是也希望分享自己看的内容,中间也遇到一些问题,如果您可以提一些建议将不胜感激. 114查询主要分为4个任务,该对话系统希望通过构建神经网络学习模型,以实现将传统的需要接线员回复用户问题的方式,转换为可以实现机器自动回复用户问题的智能对话.由于拿到的是114电话录音数据,并没有标记好的文本,加上语音中有当地方言.特定字母数字在现有商用转录识别效果差等问题,所以需要自己实现语音识别的模块,以便后期…

梅尔倒谱系数(MFCC) 梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC).依据人的听觉实验结果来分析语音的频谱, MFCC分析依据的听觉机理有两个 第一Mel scale:人耳感知的声音频率和声音的实际频率并不是线性的,有下面公式 $$f_{mel}=2595*\log _{10}(1+\frac{f}{700})$$ $$f = 700 (10^{f_{mel}/2595} - 1)$$ 式中$f_{mel}$是以梅尔(Mel)为…

管道和过滤器 管道和过滤器是八种体系结构模式之一,这八种体系结构模式是:层.管道和过滤器.黑板.代理者.模型-视图-控制器(MVC) 表示-抽象-控制(PAC).微核.映像. 管道和过滤器适用于需要渐增式处理数据流的领域,而常见的“层”模式它 能够被分解成子任务组,其中每个子任务组处于一个特定的抽象层次上. 按照<POSA(面向模式的软件架构)>里的说法,管道过滤器(Pipe-And-Filter)应该属于架构模式,因为它通常决定了一个系统的基本架构.管道过滤器和生产流水线类似,在生产流水线上…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前…

ADAS感知算法观察 如果把一台ADAS车辆比作一个人的话,那么激光雷达.毫米波雷达.摄像头.IMU及GPS等等部件就相当于人的眼睛.鼻子.耳朵.触觉及第六感等器官或系统. 环境感知作为无人驾驶的第一环节,处于车辆与外界环境信息交互的关键位置,其关键在于使无人驾驶车辆更好地模拟人类驾驶员的感知能力,从而理解自身和周边的驾驶态势. 激光雷达.毫米波雷达.超声波雷达.定位导航系统.视觉系统等为无人驾驶车辆提供了海量的周边环境及自身状态数据,这些以图像.点云等形式呈现的数据包含了大量与驾驶活动无关的信…

上篇(webRTC中语音降噪模块ANS细节详解(一))讲了维纳滤波的基本原理.本篇先给出webRTC中ANS的基本处理过程,然后讲其中两步(即时域转频域和频域转时域)中的一些处理细节. ANS的基本处理过程如下图1: 图1 从图1可以看出,处理过程主要分6步,具体如下: 1)  把输入的带噪信号从时域转到频域,主要包括分帧.加窗和短时傅里叶变换(STFT)等 2)  做初始噪声估计,基于估计出的噪声算先验信噪比和后验信噪比 3)  计算分类特征,这些特征包括似然比检验(LRT).频谱平坦度和频谱…

摘要:傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换原理及实现>,作者:eastmount. 本文主要讲解图像傅里叶变换的相关内容,在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变换.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 图像傅里叶变换原理 傅里叶变换(Fourier Transform,简称F…

博客建了几个月,都没有去写,一是因为当时换工作,然后又是新入职(你懂的,好好表现),比较忙:二是也因为自己没有写博客的习惯了.现在还算是比较稳定了,加上这个迭代基本也快结束了,有点时间来写写博客.好了,废话少说,下面进入正题,关于android内存泄漏的研究: 最近参与公司项目的迭代,发现这个几百万用户量的项目经过这么多的迭代了,还是一直存在严重的内存泄漏的问题,这个其实刚入职的时候就发现了,但是一直没敢说.现在也算是老员工了,这个迭代我提了出来,正好我的迭代开发工作也基本完成了,于是就是我去查…

目录     一.研究的意义     二.DFT的定义    三.DFT与傅里叶变换和Z变换的关系     四.DFT的周期性     五.matlab实验       五.1 程序          五.2 实验结果 一.研究的意义 DTFT计算公式,中的w取值是连续的而且从负无穷大到正无穷大,对于计算机处理是不可能的,需要无限细分无限区间.即使在DTFT小节中用matlab实现计算,也只是将(-pi,pi)区间划分成1600份来逼近DTFT的效果. 实际上真正用的是DFT,离散傅里叶变换.离…

转:https://blog.csdn.net/zhangxz259/article/details/81627341 什么是离散傅里叶变换 matlab例子 本文是从最基础的知识开始讲解,力求用最通俗易懂的文字将问题将的通俗易懂,大神勿喷,多多指教啊,虽然说是从零学习FFT,但是基本的数学知识还是要有的,sin,cos,等. FFT(快速傅里叶变换)其本质就是DFT,只不过可以快速的计算出DFT结果,要弄懂FFT,必须先弄懂DFT,DFT(DiscreteFourier Transform) …

DFT.DTFT.DFS.FFT.FT.FS之间的关系 FT和FS是研究连续信号的,在数字信号处理中不涉及. 主要是前四种的关系: DFT(Discrete Fourier Transform):离散傅里叶变换 DTFT(Discrete-time Fourier Transform):离散时间傅里叶变换 DFS(Discrete Fourier Series):离散傅里叶级数 FFT(Fast Fourier Transform):快速傅里叶变换 首先来说图(1)和图(2),对于一个模拟信号,…

前言:最近在研究Handler的知识,其中涉及到一个问题,如何避免Handler带来的内存溢出问题.在网上找了很多资料,有很多都是互相抄的,没有实际的作用. 本文的内存泄漏检测工具是:LeakCanary  github地址:https://github.com/square/leakcanary 什么是内存泄漏? 内存泄漏是当程序不再使用到的内存时,释放内存失败而产生了无用的内存消耗.内存泄漏并不是指物理上的内存消失,这里的内存泄漏是值由程序分配的内存但是由于程序逻辑错误而导致程序失去了对该内…

继续玩味之前写的音乐频谱作品,将原来在Canvas标签上的 作图利用Three.js让它通过WebGL呈现,这样就打造出了一个全立体感的频谱效果了. 项目详情及源码 项目GitHub地址:https://github.com/Wayou/3D_Audio_Spectrum_VIsualizer/tree/master 在线演示地址:http://wayou.github.io/3D_Audio_Spectrum_VIsualizer 如果你想的话,可以从这里下载示例音乐:http://pan.b…

转载:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信…

做这个项目有点倒霉,快要验收的时候,发现微软ReportViewer控件的一个bug,导致我们的项目无法正常验收. 问题描叙:用ReportViewer本地模式做的报表,在ASP.NET页面中呈现.在asp.net服务端有一个静态页面,用户轮播报表页面.这些页面被加载到一个盒子里面,然后在电视上面显示.最终电视就可以看到我们报表轮回的切换.在推广的过程中,电视终端越来越多,暴露出一个问题,报表播放久了就会出现内存溢出的问题. 后来查资料,显示ReportViewer确实存在内存泄漏的问题,该如何…

在这次开发过程中,需要用到webview展示一些界面,但是加载的页面如果有很多图片就会发现内存占用暴涨,并且在退出该界面后,即使在包含该webview的Activity的destroy()方法中,使用webview.destroy();webview=null;对内存占回收用还是没有任何效果.有人说,一旦在你的xml布局中引用了webview甚至没有使用过,都会阻碍重新进入Application之后对内存的gc.包括使用MapView有时一会引发OOM,几经周折在网上看到各种解决办法,在这里跟大…

这是一个针对技术开发者的一个应用,你可以在掘金上获取最新最优质的技术干货,不仅仅是Android知识.前端.后端以至于产品和设计都有涉猎,想成为全栈工程师的朋友不要错过! android使用java作为其开发环境.java的跨平台和垃圾回收机制已经帮助我们解决了底层的一些问题.但是尽管有了垃圾回收机制,在开发android的时候仍然时不时的遇到out of memory的问题,这个时候我们不禁要问,垃圾回收机器去哪儿了? 我们主要讲的是handler引起的泄漏,并给出三种解决办法,其中最后一种方…

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.....…

转载:http://blog.csdn.net/fulinwsuafcie/article/details/8363218 前提条件: 1,电脑安装了java 运行环境 2,手机端开启了 USB 调试开关 3,获取 root 权限 基本步骤: 1,使用eclipse 自带的 DDMS 工具分析各线程的内存使用情况,如下图所示 Heap视图界面会定时刷新,在对应用的不断的操作过程中就可以看到内存使用的变化. 怎样判断当前进程是否有内存泄漏呢? 这里需要注意一个值:VM Heap页面中部有一个dat…

http://dev.yesky.com/147/2356147_3.shtml 对于一个c/c++程序员来说,内存泄漏是一个常见的也是令人头疼的问题.已经有许多技术被研究出来以应对这个问题,比如Smart Pointer,Garbage Collection等.Smart Pointer技术比较成熟,STL中已经包含支持Smart Pointer的class,但是它的使用似乎并不广泛,而且它也不能解决所有的问题:Garbage Collection技术在Java中已经比较成熟,但是在c/c++…

大家有或经常碰到OOM的问题,对吧?很多这样的问题只要一出现相信大家的想法跟小马的一样,就是自己的应用:优化.优化.再优化!而且如果出现类似于OOM这样级别的问题,根本就不好处理,LogCat日志中显示的信息仅仅是OOM,并不会给你提示如何解决的方法或思路,因为引起OOM的原因是你应用的问题,不是系统问题!应该想下,在优化之前找到需要优化的地方,再去做优化操作不是更直接吗?相信大多数朋友应该经常听过或使用Jnuit调试吧,好了,废话不多说,今天小马就跟大家一起来学习总结下OOM的调试方法,来找到…

  1.初识Visual Leak Detector 灵活自由是C/C++语言的一大特色,而这也为C/C++程序员出了一个难题.当程序越来越复杂时,内存的管理也会变得越加复杂,稍有不慎就会出现内存问题.内存泄漏是最常见的内存问题之一.内存泄漏如果不是很严重,在短时间内对程序不会有太大的影响,这也使得内存泄漏问题有很强的隐蔽性,不容易被发现.然而不管内存泄漏多么轻微,当程序长时间运行时,其破坏力是惊人的,从性能下降到内存耗尽,甚至会影响到其他程序的正常运行.另外内存问题的一个共同特点是,内存问题本…