利用基准电压效正Vcc做参考电压的ADC采样计算方法

五:数据的接收和发送 1. 发送过程: 应用发送数据时调用接口 rtp_session_send_with_ts 完成.参数为会话句柄,数据缓冲区地址,数据长度以及应用当前的时间戳.在该接口中,会先调用 rtp_session_create_packet 接口,根据缓冲区地址及数据长度,构造一个新的消息块,并根据会话信息初始化 rtp 头信息.完了将缓冲区中的数据拷贝到消息块中.最后以消息块为参数,调用 rtp_session_sendm_with_ts 接口进行数据发送.rtp_session

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法

一.背景 在Android开发中,任何一个APP都离不开图片的加载和显示问题.这里的图片来源分为三种:项目图片资源文件(一般为res/drawable目录下的图片文件).手机本地图片文件.网络图片资源等.图片的显示我们一般采用ImageView作为载体,通过ImageView的相应API即可设置其显示的图片内容. 我们知道:如果是需要展示项目中的图片资源文件,我们只需要调用ImageView的setImageResource(int id)方法并传入该图片资源的id(一般为R.drawable.

上篇(webRTC中音频相关的netEQ(二):数据结构)讲了netEQ里主要的数据结构,为理解netEQ的机制打好了基础.本篇主要讲MCU中从网络上收到的RTP包是怎么放进packet buffer和从packet  buffer里取出来,以及网络延时值(optBufLevel)和抖动缓冲延时值(buffLevelFilt)的计算.先看RTP语音包是怎么放进packet  buffer的. 前面说过把从网络收到的RTP包放进packet  buffer时有个slot概念,每个slot里放一个包

HTK计算mfcc/filter_bank源码解析 HTK可以用简单的 HCopy -C config -s scp 求取mfcc或者filter_bank 关于mfcc的原理在 http://my.oschina.net/jamesju/blog/193343 中有讲解,这里主要说HTK具体是如何用C实现的,因为HTK自身的庞大,文件嵌套不少,所以我提取出了求取filter_bank的源码并重写了,可以直接运行. 读入数据.分帧 首先定义三个结构体: typedef struct Wave {

实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

网上很多观点说,根据采样定理,48K的音频采样率即可无损的表示音频模拟信号(人耳最多可以听到20K的音频),为何还需要96K, 192K等更高的采样率呢?最先我也有这样的疑问,毕竟采样定理是经过数学家证明过的,48K的采样率确实可以无损的表示20K的音频信号,注意是无损,而不是近似! 近日重读<数字音频技术>这本书,豁然开朗了.大家说的没错,采样定理是数学上证明过了的.但是具体到物理的.各种电子设备来实现这个录音过程时,器件本身的各种局限性,决定了48K不能达到理论的音质. 例如,根据采样定理

live555中fDurationInMicroseconds表示单个视频或者音频帧所占用的时间间隔,也表示在fDurationInMicroseconds微秒时间后再次向Source进行getNextFrame操作, 以视频为例,可以这样计算: 视频帧率fFrameRate=25,那么我们每一次在doGetNextFrame中赋值fDurationInMicroseconds = 1000000/fFrameRate = 40000; 以音频为例,可以这样计算: 假如音频的采样率为fSampl

转载自:https://blog.csdn.net/Marenow/article/details/85253283 记笔记,记下来自己的一些关于音频基础知识的总结. 采样率外界的声音都是模拟信号,在数字设备中A/D转化成为了由0.1表示的数字信号后被储存下来.数字信号都是离散的,所以采样率是指一秒钟采样的次数,采样率越高,还原的声音也就越真实.由于人耳听觉范围是20Hz~20kHz,根据香农采样定理(也叫奈奎斯特采样定理),理论上来说采样率大于40kHz的音频格式都可以称之为无损格式.但在40

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践 2018年06月13日 16:38:11 轻春 阅读数 6004更多 分类专栏: 机器学习 机器学习荐货情报局   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010352603/article/details/80681100 计算广告CTR预估系列(七)–Facebook经典模型LR+GBDT理论与

DFT计算过程详解 平时工作中,我们在计算傅里叶变换时,通常会直接调用Matlab中的FFT函数,或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数,很少去探究具体的计算过程,本文以一个具体的例子,向你一步一步展示DFT的计算过程. 众所周知,傅里叶变换的计算公式为: 对时域信号进行离散化: 根据欧拉定理: DFT方程改写为: 为第m个DFT输出值, 为采样点输入, 假设N=4: 则: m=0 m=1 m=2 m=3 这里需要补充一个采样率的概念. 假设对原始信号的采样率为: 对原始信号做16点DFT进

记得大学时候,专业课的网页设计书籍里面讲过css选择器权重的计算:id是100,class是10,html标签是5等等,然后全部加起来的和进行比较... 我只想说:真是误人子弟,害人不浅! 最近,在前端群里还发现以上观点类似的奇葩聊天,真是*** 其实,也是在很久以前,看了腾讯ISUX的一位前端工程师-麦时分享的一篇技术文章(个人站点已失效,就不贴出来了),才了解到真正的css选择器权重计算. 以下是css选择器权重计算精华所在,翻译自国外的文档(记得是W3C给出的计算规则) 如果一个声明来自s

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

问题描述 编写一个程序,计算员工的周薪.薪水的计算是以小时为单位,如果在一周的时间内,员工工作的时间不超过40 个小时,那么他/她的总收入等于工作时间乘以每小时的薪水.如果员工工作的时间在40 到50 个小时之间,那么对于前40 个小时,仍按常规方法计算:而对于剩余的超额部分,每小时的薪水按1.5 倍计算.如果员工工作的时间超过了50 个小时,那么对于前40 个小时,仍按常规方法计算:对于40-50 个小时之间的部分,每小时的薪水按1.5 倍计算:而对于超出50 个小时的部分,每小时的薪水按2

问题描述 输入一个正整数n,输出n!的值. 其中n!=1*2*3*-*n. 算法描述 n!可能很大,而计算机能表示的整数范围有限,需要使用高精度计算的方法.使用一个数组A来表示一个大整数a,A[0]表示a的个位,A[1]表示a的十位,依次类推. 将a乘以一个整数k变为将数组A的每一个元素都乘以k,请注意处理相应的进位. 首先将a设为1,然后乘2,乘3,当乘到n时,即得到了n!的值. 输入格式 输入包含一个正整数n,n<=1000. 输出格式 输出n!的准确值. 样例输入 10 样例输出 3628

输入11个整数,计算它们的最大值和最小值. 样例输入 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 样例输出 10 0   #include<stdio.h> int main(){ ]; ; i<; i++){ scanf("%d",&a[i]); } ;i<-;i++) { ;j<;j++){ if(a[i]>a[j]){ int t = a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = t; } } } printf(],a[]);

异常处理汇总-服 务 器 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522983.html 无法向会话状态服务器发出会话状态请求.请确保 ASP.NET State Service (ASP.NET 状态服务)已启动,并且客户端端口与服务器端口相同.如果服务器位于远程计算机上,请检查HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\aspnet_state\Parameters\AllowRemoteConnec

前言 上一节我们详细讲解了计算列以及计算列持久化的问题,本节我们依然如前面讲解来看看二者查询性能问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 持久化计算列比非持久化计算列性能要好 我们开始创建两个一样的表并都插入条数据来进行比较,对于计算列我们重新进行创建计算列和非计算列持久化. CREATE TABLE [dbo].[ComputeColumnCompare] (ID INT, FirstName VARCHAR(), )) GO INSERT INT

前言 上一节我们结束了Hash Match Aggregate和Stream Aggregate的讲解,本系列我们来讲讲关于SQL Server中的计算列问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 初探计算列持久化(Compued Column Persisted) 在SQL Server 2005就引入了计算列,我们首先稍微看下在msdn关于计算列的定义:计算列由可以使用同一表中的其他列的表达式计算得来.表达式可以是非计算列的列名.常量.函数,也可以

逆波兰式表示法,是由栈做基础的表达式,举个例子: 5 1 2 + 4 * + 3 -  等价于   5 + ((1 + 2) * 4) - 3 原理:依次将5 1 2 压入栈中, 这时遇到了运算符 + , 那么,出栈两个元素 2 1,用 + 运算符计算两个数的结果(2 + 1)得到结果为3, 压入栈中,继续往下,将4压入栈中,此时栈中元素为 [5, 3, 4], 又遇到了 * 运算符, 出栈两个元素,分别是 4 3 ,计算(4*3)得到12,压入栈中,继续往下遇到 + 运算符,出栈两个元素...