近一段时间在图像算法以及音频算法之间来回游走. 经常有一些需求,需要将音频进行采样转码处理. 现有的知名开源库,诸如: webrtc , sox等, 代码阅读起来实在闹心. 而音频重采样其实也就是插值算法. 与图像方面的插值算法没有太大的区别. 基于双线性插值的思路. 博主简单实现一个简洁的重采样算法, 用在对采样音质要求不高的情况下,也是够用了. 编解码库采用dr_wav https://github.com/mackron/dr_libs/blob/master/dr_wav.h 近期有点强

R语言中的线性判别分析_r语言 线性判别分析 在R语言中,线性判别分析(Liner Discriminant Analysis,简称LDA),依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa()来实现.该函数有三种调用格式: 1)当对象为数据框data.frame时 lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,-) 2) 当对象为公式Formula时 lda(formula,data,-,subnet,na.ac

1.数据结构-顺序线性表的实现-C语言 #define MAXSIZE 100 //结构体定义 typedef struct { int *elem; //基地址 int length; //结构体当前长度 int listsize; //结构体最大长度 } Sqlist; //结构体类型名 //各项操作 void Show_Help() { printf("1---初始化线性表\n"); printf("2---销毁线性表\n"); printf("3-

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define NN 12#define MM 20typedef int elemType ;/*******************************************************//*             以下是关于线性表链接存储(单链表)操作的16种算法       *//***************************************************

计数排序 计数排序是一种高效的线性排序. 它通过计算一个集合中元素出现的次数来确定集合如何排序.不同于插入排序.快速排序等基于元素比较的排序,计数排序是不需要进行元素比较的,而且它的运行效率要比效率为O(nlgn)的比较排序高. 计数排序有一定的局限性,其中最大的局限就是它只能用于整型或那么可以用整型来表示的数据集合.原因是计数排序利用一个数据的索引来记录元素出现的次数,而这个数组的索引就是元素的数值.例如,如果整数3出现过4次,那么4将存储到数组索引为3的位置上.同时,我们还需要知道集合中最大

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define MaxSize 60 #define ElemType int typedef struct { ElemType data[MaxSize]; int length; }SqList; void CreateList_Sq(SqList *&L,ElemType a[],int n){//建立线性表 int i; L = (SqList *)malloc(sizeof(SqList)

一:头文件定义 /*************************************************************************** *项目 数据结构 *概要 逻辑结构:线性结构 物理结构:顺序结构 --------: 顺序表 *单位 西安电子科技大学 *作者 刘周 *日期 2018-3-5 ***************************************************************************/ #ifndef

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define NN 12 #define MM 20 typedef int elemType ; /************************************************************************/ /* 以下是关于线性表链接存储(单链表)操作的16种算法 */ /*********************************************

线性表,即线性存储结构,将具有“一对一”关系的数据“线性”地存储到物理空间中,这种存储结构就称为线性存储结构,简称线性表. 注意:使用线性表存储的数据,要求数据类型必须一致,线性表存储的数据,要么全不都是整形,要么全部都是字符串.一半是整形,另一半是字符串的一组数据无法使用线性表存储. 线性表存储数据可以分为: 顺序存储结构和链式存储结构 数据结构中,一组数据中的某一元素的左侧相邻元素称为“直接前驱”,位于此元素左侧的所有元素都统称为“前驱元素”:某一元素的右侧相邻元素称为“直接后继”,位于此元

直接贴代码 头文件 #ifndef __LINKLIST_H__ #define __LINKLIST_H__ typedef void LinkList; typedef struct _tag_LinkListNode { LinkList* next; }LinkListNode; LinkList* LinkList_create(); void LinkList_Destroy(LinkList* pstList); void LinkList_Clear(LinkList* pstL

线性表的本质: 1.线性表(List)是零个或者多个数据元素的集合: 2.线性表中的数据元素之间是有顺序的: 3.线性表中的数据元素个数是有限的: 4.线性表中的数据元素的类型必须相同: 定义: 线性表是具有相同类型的n(>=0)个数据元素的有限序列 (a1,a2,a3.....) a1是表项,n是表长度 性质: 1.a0为线性表的第一个元素,只有一个后继 2.an为线性表的最后一个元素,只有一个前驱 3.除了a0,an外的其它元素ai,既有前驱,又有后继 4.线性表能够逐项访问和顺序存取 总结

1.单链表:线性表的链式存储. 1)特点:用一组任意的存储单元存储数据元素(存储单元可以连续,也可以不连续),逻辑上相邻的元素存储位置不一定相邻. 2)结点包括两个域:数据域(存储数据元素信息).指针域(存储直接后继存储位置) 3)指针或链:指针域中存储的信息. 2.头指针:链表中第一个结点的存储位置,整个链表的存取必须从头指针开始. 3.头结点:在单链表的第一个结点前附设一个结点,其数据域可不存储信息,可存储附加信息.若指针域为空,则线性表为空表. 引入头结点的优点: 1)使得在链表的第一个位

一.简述 [暂无] 二.头文件 #ifndef _2_3_part1_H_ #define _2_3_part1_H_ //2_3_part1.h /** author:zhaoyu email:zhaoyu1995.com@gmail.com date:2016-6-4 note:realize my textbook <<数据结构(C语言版)>> */ //----线性表的单链表存储结构---- /** My Code to make the paragram run corr

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量

任何事物的运行离不开两个部分,一个部分是"事物",一个部分是"运行",前者是状态,在C语言中表现为常量.变量等,后者是过程,在C语言中表现为语句.函数等. 语言是表达的工具,C语言也不例外,它是人告诉编译器的"语言",然后编译器把它转化为汇编语言,汇编语言就是编译器告诉电脑的"语言",我们用C语言写成的文件就叫代码,编译器翻译后的文件就叫程序.编译器把代码翻译成程序分为三个过程:预处理.编译和链接.有了程序,人就可以与电脑进行

之前有大概介绍了音频采样相关的思路,详情见<简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)>. 音频方面的开源项目很多很多. 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)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背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression)探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音. AEC是回

多元线性回归 多元线性回归模型 实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关,我们可以用一个多元线性回归方程来表示. 为了方便计算,我们将上式写成矩阵形式: Y = XW 假设自变量维度为N W为自变量的系数,下标0 - N X为自变量向量或矩阵,X维度为N,为了能和W0对应,X需要在第一行插入一个全是1的列. Y为因变量 那么问题就转变成,已知样本X矩阵以及对应的因变量Y的值,求出满足方程的W,一般不存在一个W是整个样本都能满足方程,毕竟现实中的样本有很多噪声.最一般的求解W的方式是最小

温故而知新,在接下来的几篇博客中,将会系统的对数据结构的相关内容进行回顾并总结.数据结构乃编程的基础呢,还是要不时拿出来翻一翻回顾一下.当然数据结构相关博客中我们以Swift语言来实现.因为Swift语言是面向对象语言,所以在相关示例实现的时候与之前在大学学数据结构时C语言的实现有些出入,不过数据结构还是要注重思想,至于实现语言是面向对象的还是面向过程的影响不大. 接触过数据结构的小伙伴应该都知道程序 = 数据结构 + 算法.数据结构乃组织组织数据的结构,算法就是对这些结构中的数据进行操作,可见

本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/10312713.html ffplay是FFmpeg工程自带的简单播放器,使用FFmpeg提供的解码器和SDL库进行视频播放.本文基于FFmpeg工程4.1版本进行分析,其中ffplay源码清单如下: https://github.com/FFmpeg/FFmpeg/blob/n4.1/fftools/ffplay.c 在尝试分析源码前,可先阅读如下参考文章作为铺垫: [1]. 雷霄骅,

作者:Olivier Fontana, 微软研究院Microsoft Translator产品战略总监 世界越来越小,全球协作.共同创新已经成为常态.在微软研究院,我们对此尤为感同身受——从北京到雷德蒙,从剑桥到班加罗尔,全球范围内的无边界沟通与协作是我们科研合作与产品创新的关键基础.全球一体化带来的发展机遇应该属于每个人,为了帮助全球各地的人们跨越语言的障碍,实现高效沟通与广泛协作,我们带来了Microsoft Translator. Microsoft Translator是微软以机器学习.