一.信号的离散化 1.采样定理: –如果信号是带限的,并且采样频率fs超过信号最高频率的两倍,那么,原来的连续信号可以从采样样本中完全重建出来. 因此在仿真过程中,采样率(fs)是一个非常重要的参数.必须满足fs大于信号最高频率的两倍. e.g:产生一段长度为1000的100Hz的正弦波 N = ; % 长度 fs = 8e3; % 采样率 fc = ; % 正弦波频率 t = (:N-)'/fs; % 时间t y = sin(*pi*fc*t); % 产生的信号 plot(t, y, 'b')

采样定理在1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理. 1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理. 1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理. 奈奎斯特采样定理解释了采样率和所测信号频率之间的关系. 阐述了采样率fs必须大于被测信号感兴趣最高频率分量的两倍. 该频率通常被称为奈奎斯特频率fN.即: 首先,我们要明确以下两点:

1. 在实际种信号是模拟连续的,但是AD采样确实离散的数字的,根据采样定理,采样频率要是模拟信号的频率2倍以上采样到的值才没问题. 2. 打开工程 unsigned ]; main() { int i; unsigned int uWork; EnableAPLL(); SDRAM_init(); InitADC(); PLL_Init(); InitCTR(); InitMcBSP(); ) { ;i<;i++ ) { ADCCTL=0x8000; // 启动AD转换,通道0 do { uWo

本文翻译自国外InfoQ和计算机杂志上一篇2012年旧文,本文就有关数据同步进行了讨论,特别关注业务事务的不变性与一致性如何在分布式系统中巧妙保证,探讨了长时间运行的事务的补偿机制.这些对分布式系统设计都有很大帮助. 原文大意如下: CAP理论认为,任何联网的共享数据系统只能在三个属性中的两个.但是,通过明确处理分区,设计人员可以优化一致性和可用性,从而实现三者之间的某种权衡. 自CAP定理推出以来的十年中,设计师和研究人员已经使用(有时滥用)CAP理论作为探索各种新型分布式系统的依据.NoSQ

[持续更新] display specshow(data[, x_coords, y_coords, x_axis, …]) Display a spectrogram/chromagram/cqt/etc. waveplot(y[, sr, max_points, x_axis, …]) Plot the amplitude envelope of a waveform. cmap(data[, robust, cmap_seq, cmap_bool, …]) Get a default co

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4135 题目大意: 求区间[a, b]中与N互质的数目. 解题思路: 首先对n求出所有素因子. 对于区间[1, m]中,只需要对n素因子求出所有子集,就可以求出所有的与n不互质的数目num,那么互质的数就是m-num: 对于区间[a, b],就等于[1, b]的数目 - [1,a - 1]的数目. #include<iostream> using namespace std; typedef lo

由于人耳对声音的感知(如:频率.音调)是非线性的,为了对声音的感知进行度量,产生了一系列的尺度(如:十二平均律),这里重点说下Bark尺度与Mel尺度.刚开始的时候,我自己也没弄明白这两个尺度的区别.后来才逐渐的明白他们的思考出发点,这里简单分享出来. Bark(巴克)频率尺度是以Hz为单位,把频率映射到心理声学的24个临界频带上,第25个临界频带占据约:16K~20kHz的频率,1个临界频带的宽度等于一个Bark,简单的说,Bark尺度是把物理频率转换到心理声学的频率.Bark尺度频率的中心频

坐标平面上的三点,A(x1,y1),B(x1,y2),C(x2,y1),假设有概率分布 p(x,y)(P(X=x,Y=y) 联合概率),则根据联合概率与条件概率的关系,则有如下两个等式: {p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1)p(y1|x1)p(y2|x1)p(x1,y2)p(y1|x1)=p(x1)p(y2|x1)p(y1|x1) 因此有: p(x1,y1)⋅p(y2|x1)=p(x1,y2)⋅p(y1|x1) 对于此坐标平面上的三点而言,即为:p(A)⋅p(y2|x1)=p(B)⋅p

AGC是自动增益补偿功能(Automatic Gain Control),AGC可以自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发言者与麦克风的距离改变时,声音有忽大忽小声的缺点.ANS是背景噪音抑制功能(Automatic Noise Suppression),ANS可探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音,例如:风扇.空调声自动滤除.呈现出与会者清晰的声音.AEC是回声消除器(Acoustic Echo Chancellor),AEC可以消除各种延迟的回声.

Nyquist–Shannon sampling theorem - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Nyquist%E2%80%93Shannon_sampling_theorem

词汇表 https://cloud.tencent.com/document/product/266/11732 封装格式 封装格式(Format)是将已经编码压缩好的视频流和音频流按照一定的格式规范,放到一个文件中.对于网络点播而言,更加合适的术语应该叫“流媒体网络传输协议”.在互联网中使用最为广泛的协议为: MP4:非常经典的文件格式,iOS/Android/PC Web 三端支持度都很好.但是 MP4 的视频文件头太大,结构复杂:如果视频较长(比如长达数小时),则其文件头会过大,影响视频加

如果通过Arduino进行录音不是单纯地接一个驻极电容MIC就可以的,因为自然界中的声音非常复杂,波形极其复杂,通常我们采用的是脉冲代码调制编码.即PCM编码.PCM通过抽样.量化.编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码.在开始动手之前我们需要先了解一些关于数字编码的基础知识. 采样-采样率 在音频采集中叫做采样率. 由于声音其实是一种能量波,因此也有频率和振幅的特征,频率对应于时间轴线,振幅对应于电平轴线.波是无限光滑的,弦线可以看成由无数点组成,由于存储空间是相对有限的,数字编码过程

本文取自由http://blog.csdn.net/droidphone一部分 1. PCM是什么 PCM是英文Pulse-code modulation的缩写,中文译名是脉冲编码调制.我们知道在现实生活中,人耳听到的声音是模拟信号,PCM就是要把声音从模拟转换成数字信号的一种技术,他的原理简单地说就是利用一个固定的频率对模拟信号进行采样,采样后的信号在波形上看就像一串连续的幅值不一的脉冲,把这些脉冲的幅值按一定的精度进行量化,这些量化后的数值被连续地输出.传输.处理或记录到存储介质中,所有这些

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相信玩音乐的小伙伴们都遇到过这种情况,在用FL Studio编曲时,想添加一段音频采样,由于采样的调式与我们正在编曲的调式不同,音频之间的衔接就是一个非常头疼的问题,要解决采样的调式,我们就得先确认这段采样的音高. 在音频轨道中我们必须要清楚加入的每种乐器或音频采样素材的调号及音高.在混音时,我们的目标是确保每个乐器和音频采样都有足够的频谱空间.找到调号和音高这样有助于我们在混音中建立平衡,使整体音轨的效果更好. 为了进一步研究,我们最好要知道乐器和采样是什么样的音高.在键盘上的音符都有着不同的

HTML5 视频和音频的 DOM 参考手册 HTML5 DOM 为 <audio> 和 <video> 元素提供了方法.属性和事件. 这些方法.属性和事件允许您使用 JavaScript 来操作 <audio> 和 <video> 元素. HTML5 Audio/Video 方法 方法 描述 addTextTrack() 向音频/视频添加新的文本轨道 canPlayType() 检测浏览器是否能播放指定的音频/视频类型 load() 重新加载音频/视频元素

HTML5 Audio标签能够支持wav, mp3, ogg, acc, webm等格式,但有个很重要的音乐文件格式midi(扩展名mid)却在各大浏览器中都没有内置的支持.不是所有的浏览器都支持MP3 OGG之类的,每个浏览器因为版权的问题支持的格式都是不一样的. 浏览器和音频兼容性 浏览器制造商并非都同意使用某种音频文件格式.对于图像,PNG.JPEG 或 GIF 格式的文件在任何浏览器上都能加载到您的网页里.遗憾的是,音频文件并非如此.表 1 展示了网页中可以使用的音频文件格式,但是并非所

电流采样是FOC的基础,具体有电流传感器采样.电阻采样,电阻采样以其简单低成本的应用广泛使用. 电阻法采样有单电阻采样.双电阻采样.三电阻采样. 一． 单电阻采样 单电阻采用分时采样,在一个PWM周期中需要采样二次才能重构三相电流,采样时刻很关键 如下图,iB = -(iA + iC) 单电阻采样有一些缺陷,当定子电压要求矢量位于空间矢量的分界扇区时候,占空比会出现两长一短或两短一长,这样只能采集单相电流,另外两相电流不能重现:当在低调制区域的时候,三个占空比几乎一样,不可能测量任何相电流.解决

Android音频开发(1):基础知识 导读 人的说话频率基本上为300Hz~3400Hz,但是人耳朵听觉频率基本上为20Hz~20000Hz. 对于人类的语音信号而言,实际处理一般经过以下步骤: 人嘴说话-->声电转换-->抽样(模数转换)-->量化(将数字信号用适当的数值表示)-->编码(数据压缩)--> 传输(网络或者其他方式) --> 解码(数据还原)-->反抽样(数模转换)-->电声转换-->人耳听声. 抽样率 实际中,人发出的声音信号为模拟

如果你想先看看最终效果再决定看不看文章 -> bilibili 示例代码下载 第二篇:一步一步教你实现iOS音频频谱动画(二) 基于篇幅考虑,本次教程分为两篇文章,本篇文章主要讲述音频播放和频谱数据的获取,下篇将讲述数据处理和动画绘制. 前言 很久以前在电脑上听音乐的时候,经常会调出播放器的一个小工具,里面的柱状图会随着音乐节奏而跳动,就感觉自己好专业,尽管后来才知道这个是音频信号在频域下的表现. 热身知识 动手写代码之前,让我们先了解几个基础概念吧 音频数字化 采样: 总所周知,声音是一种压力

应该这样来理解这个问题: 补0后的DFT(FFT是DFT的快速算法),实际上公式并没变,变化的只是频域项(如:补0前FFT计算得到的是m*2*pi/M处的频域值, 而补0后得到的是n*2*pi/N处的频域值), M为原DFT长度,N变成了补0后的长度.将(-pi,pi)从原来的M份变成了N份,如果将补0前后的这些频域值画在坐标上,其中m*2*pi/M和n*2*pi/N重合的部分,它所对应的频域值(变换后的值)是不变的,而在原来的M份里多了(N-M)份的分量,即在频域内多了(N-M)份插值,这样理