目前基于麦克风阵列的声源定位方法大致可以分为三类:基于最大输出功率的可控波束形成技术.基于高分辨率谱图估计技术和基于声音时间差(time-delay estimation,TDE)的声源定位技术. 基于TDE的算法核心在于对传播时延的准确估计,一般通过对麦克风间信号做互相关处理得到.进一步获得声源位置信息,可以通过简单的延时求和.几何计算或是直接利用互相关结果进行可控功率响应搜索等方法.这类算法实现相对简单,运算量小,便于实时处理,因此在实际中运用最广. GCC-PHAT 基于广义互相关函数的时

2.1.1 题目与摘要 1.为什么要增强IPD? The phase differences between the discrete Fourier transform (DFT) coefficients for two microphone signals are one of popular spatial cues in the frequency domain. 非理想情况下,IPD会失真,会偏离纯净语音提取的IPD. 2.IPD在复杂场景(混响.噪声)下受到了什么影响? 我们可以从

  如下,通过vc6.0编写一个hello world程序.尝试结合汇编代码.分析启动函数找到main函数.   在printf(xxx)插入断点,调试执行.如下,在堆栈窗口中可见main()下的一个函数mainCRTStartup().mainCRTStartup函数是连接器对控制台程序设置的入口函数,此函数会调用main函数.   双击mainCRTStartup 函数,可调准到基本文件CRT0.c中,此文件定义了启动的规则,也就是说程序首先是从这里运行的,然后才调用运行main()函数的.

2.2.1 标题(2019年9月5日) 估计时间差的广义互相关方法 互相关可以表示两个信号的相似程度. 计算:两个信号循环移位相乘再相加,得到的一组互相关值. 相关函数: 何为广义?通用的框架,可以设计多种实现细节? 2.2.2 摘要 最大似然(ML)估计器被用来计算在不相关噪声存在情况下,空间分离的两个传感器接收到的信号之间时间差. 假设:噪声是不相关的,噪声与目标声源信号不相关,噪声与噪声之间也不相关. 这个ML估计器可以由一对接收器预滤波器后跟一个互相关来实现. 后面由公式可知,互相关函数

因为小可并非硬件编程出身,汇编基础又比较差...所以刚开始理解利用IOAPIC重定位技术的时候相当困难. 何为IOAPIC? 首先,必须认识到它是一个硬件,可编程的硬件.我理解的它在整个流程中的作用如图: 首先,必须创建一个新的中断项,也就是在IDT表中搜索到一个空闲的项,代码如下 P2C_U8 p2cGetIdleIdtVec() { P2C_U8 i; PP2C_IDTENTRY idt_addr = (PP2C_IDTENTRY)p2cGetIdt(); // 从vec20搜索到2a即可.

原文:http://www.cnblogs.com/52cik/p/js-console-show-source.html 在控制台输入要查找的函数名如votePost 然后回车: 函数源码粗显啦,并且在右下角有个链接 blog-common.js?v=WE8o1xrgcTu07QVvwYqERqD7AA8fdJp_dgoE-crAT3k1:1 这个是什么意思呢?后面的 v=WE8o1xrgcTu07QVvwYqERqD7AA8fdJp_dgoE-crAT3k1 直接忽略好了这是版本号,防止缓存

Mittag-Leffer函数: $E_{\alpha,\beta}(x) = \sum\limits^{\infty}_{k=0} \frac{x^k}{ \Gamma( \alpha k + \beta ) }$Matlab内部函数表示: function u = Mitt_Leff( x,alph,beta,degree) %MITT_LEFF Mittag-Leffer函数 % E_alph_beta = \limits\sum^{n or \infty}_{k=} \frac{x^n}

功能说明 验证输入参数的个数   函数语法 msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs)msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'string')msgstruct = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'struct')   参数解析 在函数中使用nargchk来检查输入参数的个数在期望的范围内.   msgstring = nargchk(minargs,

1 Win32应用程序入口识别 思路:根据WinMain的四个参数,由调用顺序,知道最后压栈的是hInstance句柄(也就是WinMain函数的第一个参数,其值等于ImageBase),根据反汇编,则判断压栈参数是GetModuleHandle函数的返回值,即可找到Win32应用入口. 004011AC |> \50 push eax 004011AD |. FF75 9C push [local.25] 004011B0 |. 56 push esi 004011B1 |. 56 push

gdb 程序名称 b exit //设置exit函数断点 run //运行程序 bt //查看程序调用堆栈,定位到exit所在行

最近在搞教务处的模拟登录,教务处用js加密密码和账号,为了构造能用的post数据,需要快速的找到对应的js代码.但是,那么多js代码,手动找会找到死的. 恰好学习了两个快速定位的方法:console  eval  不多说了,呵呵

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

zeros函数——生成零矩阵 ones函数——生成全1阵 [zeros的使用方法] B=zeros(n):生成n×n全零阵. B=zeros(m,n):生成m×n全零阵. B=zeros([m n]):生成m×n全零阵. B=zeros(d1,d2,d3……):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros([d1 d2 d3……]):生成d1×d2×d3×……全零阵或数组. B=zeros(size(A)):生成与矩阵A相同大小的全零阵. [ones的使用方法] ones的使用方法与

diff函数式用于求导数和差分的.无论是求导数还是差分,其原理是一样的. 这里简单介绍下其用法: 前后相邻元素之差 上下相邻行之差. 与diff(A,1,1)类似. 第三个参数为2时,则变为列差分运算 diff(A,2,2)第2个参数为2表示为二阶差分变换.即在diff(A,1,2)的基础上再进行一次列差分变换.

randi()函数生成均匀分布的伪随机整数,范围为imin--imax,如果没指定imin,则默认为1. r = randi(imax,n):生成n*n的矩阵 r = randi(imax,m,n):生成m*n的矩阵 r = randi(imax,[m,n]):同上 r = randi(imax,m,n,p,...):生成m*n*p*...的矩阵 r = randi(imax,[m,n,p,...])同上 r = randi(imax):1*1的矩阵 r = randi(imax,size(A)

B=squeeze(A) 移除张量A的单一维,即返回和矩阵A元素相同,但所有单一维都移除的矩阵B,单一维是满足size(A,dim)=1的维. squeeze命令对二维数组是不起作用的; 如果A是一行或列向量或一标量(1*1)值,则B=A. 加入A 为1*n*n的张量,进行squeeze运算后,返回B 为 n*n的张量.

a=sum(A)  %列求和 b=sum(A,2) %行求和 c=sum(A(:)) %矩阵求和 假定A为一个矩阵: sum(A)以矩阵A的每一列为对象,对一列内的数字求和. sum(A,2)以矩阵A的每一行为对象,对一行内的数字求和. a(:,1)是求矩阵的第一列 a(1,:)是求矩阵的第一行,以此类推.通过下面的例子,可以明白: >> a=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] a = 1     2     3 4     5     6 7     8     9 >>

在各种伪距定位算法中,最小二乘法是一种比较简单而广泛的方法,该算法可以分为以下几步: 1.准备数据与设置初始值 这里准备数据,主要是对于各颗可见卫星,收集到它们在同一时刻的伪距测量值,计算测量值的各项偏差.误差成分的校正量,然后计算出误差校正后的伪距测量值,这里假设伪距为理想距离加上随机高斯误差.设置初始值,假设大概知道位置坐标,则设定其为初始值,也可根据上一次定位结果设定:若什么都不了解,那么初值设置为0,只不过多几次迭代过程罢了. 2.非线性方程组线性化(不详细解释,就是得到雅克比矩阵).

Matlab学习笔记 figure函数 matlab中的 figure 命令,能够创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象.每一个这样的窗口都有一些属性,例如窗口的尺寸.位置,等等.下面一一介绍它们. 一.概述  总的来说,figure 的使用语法包括: figure figure('PropertyName',propertyvalue,...) figure(h) h = figure(...) 第一种用法最简单,它创建一个窗口,其各种属性都是使用默认设置.例如它创建的窗口立即成为当前窗口,并

向量 Matlab 中最基本的对象是矩阵,向量是特殊的矩阵.行向量是\(1\times n\)矩阵,列向量是\(m\times 1\)矩阵.输入如下行向量: >> v=[0 1 2 3] 回车,Matlab 将输出此行向量: v = 0 1 2 3 输入如下列向量: >> u = [9; 10; 11; 12; 13] 按如下方式访问向量的元素: >> u(2) 按如下方式改变元素的值: >> u(2)=47 按如下方式提取多个连续向量: >>