作者:桂. 时间:2017-06-03  15:40:33 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937576.html 前言 本文主要记录麦克风阵列的几个基本知识点,并简单介绍基本的波束合成方法:Delay and sum (DSB). 一.栅瓣效应 类似干涉仪中的phase-wrapping问题:传感器的距离超过半波长的距离. A-Beam Pattern 以线性阵列为例 输出为 对应的增益,也就是output,取频率为1KHz的数据: 有时候也用极

语音识别有近场和远场之分,且很多场景下都会用到麦克风阵列(micphone array).所谓麦克风阵列是一组位于空间不同位置的麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列,是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置,采集到的信号包含了其空间位置信息.近场语音识别将声波看成球面波,它考虑各麦克风接收信号间的幅度差:远场语音识别将声波看成平面波,它忽略各麦克风接收信号间的幅度差,近似认为各接收信号之间是简单的时延关系.麦克风阵列可分为一维.二维和三维麦克风阵列.一维麦克风阵列,即线性麦克风阵列,各个麦克风

http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html Help MATLAB/Octave Python Description dochelp -i % browse with Info help() Browse help interactively help help or doc doc help Help on using help help plot help(plot) or ?plot Help for a function h

title: Matlab Learning Record date: 2020-05-23 20:11:26 author: liudongdong1 img: https://gitee.com/github-25970295/blogImage/raw/master/img/voice-recognition-speech-detect-deep-260nw-694633963.webp reprintPolicy: cc_by cover: false categories: 语言框架

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4578 题目大意:n个数(初始为0)m个操作,操作类型有4种,操作1把区间的每个数+a,操作2把区间的每个数*a.,操作3把区间的每个数=a,操作4,查询区间每个数p次方的和(1<=p<=3) 解: 线段树解决,考虑的问题有两个: 1.赋值操作一定放在前面,然后有 先+后* 和 先*后+ 效果不一样 2.p次方和 对于问题一,采用先*后+的方式,这样在加入一个乘法标记的时候只用给之前的加标记乘上新标

功能: 点击”摇杆“开始: 两种结束滚动方式,A:点击”摇杆“ B:分别点击 对应结果框的按钮: 实现最后减速停下来效果,模拟真实摇奖机. 知识点:A.线程的控制,B.图片轮播原理 效果图:   窗口类 package com.gxlee.lhj; import java.awt.Color; import java.awt.Container; import java.awt.Graphics; import java.awt.event.MouseAdapter; import java.a

作者:桂. 时间:2017-06-03  15:06:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937635.html 原文链接:http://pan.baidu.com/s/1pKOYuiJ 前言 本文的算法就是在阵列信号增强中非常经典的Frost's Algorithm.上个世纪70年代的技术了,梳理一下该算法的思路. 一.理论框架 首先交代理论模型.噪声为加性噪声: X为带噪信号,L为理想信号,N为噪声信号,目的是希望利用一组滤波器,实现特定信号

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52098864 非负矩阵分解(NMF,Non-negative matrix factorization) NMF的发展及原理 著名的科学杂志<Nature>于1999年刊登了两位科学家D.D.Lee和H.S.Seung对数学中非负矩阵研究的突出成果.该文提出了一种新的矩阵分解思想--非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)算法,即NMF是在矩阵中所

1.Task的优势 ThreadPool相比Thread来说具备了很多优势,但是ThreadPool却又存在一些使用上的不方便.比如: ◆ ThreadPool不支持线程的取消.完成.失败通知等交互性操作: ◆ ThreadPool不支持线程执行的先后次序: 以往,如果开发者要实现上述功能,需要完成很多额外的工作,现在,FCL中提供了一个功能更强大的概念:Task.Task在线程池的基础上进行了优化,并提供了更多的API.在FCL4.0中,如果我们要编写多线程程序,Task显然已经优于传统的方式

Numpy API 矩阵操作 np.squeeze(mat): 将mat降维 np.linalg.norm(x, axis=1, keepdims=True): keepdim=True是防止出现shape为(3,)奇怪的秩为1的数组, 如果axis=1, 计算每一行的向量的模 np.power(A1, 2): 矩阵A1中的每一个元素的幂次方 np.c_[A, B]: 将矩阵A与矩阵B竖下来拼接, 得到的结果在转置 np.r_[A, B]: 将矩阵A与矩阵B横着拼接 img.reshape(im

一个经典的打飞机游戏(1)Pascal代码 十分经典,有一种街机的感觉 奇葩青年的又一控制台神作. uses crt; type list=record         ty,ax:integer;         end;      xy=record         bx,by:integer;         end;      l1=array[1..4,1..5]of char;      l2=array[1..5,1..6]of char;      l3=array[1..8,1

1.Task的优势 ThreadPool相比Thread来说具备了很多优势,但是ThreadPool却又存在一些使用上的不方便.比如: ◆ ThreadPool不支持线程的取消.完成.失败通知等交互性操作: ◆ ThreadPool不支持线程执行的先后次序: 以往,如果开发者要实现上述功能,需要完成很多额外的工作,现在,FCL中提供了一个功能更强大的概念:Task.Task在线程池的基础上进行了优化,并提供了更多的API.在FCL4.0中,如果我们要编写多线程程序,Task显然已经优于传统的方式

class Program { //创建Task任务的三种方式(无返回值) static void Main(string[] args) { //方法一 Task task1 = new Task(() => { Console.WriteLine("方法一异步任务"); Thread.Sleep(2000); }); task1.Start(); Task.WaitAll(task1); //方法二 Task.Run(() => { Console.WriteLine(

1.Task的优势 ThreadPool相比Thread来说具备了很多优势,但是ThreadPool却又存在一些使用上的不方便.比如: ◆ ThreadPool不支持线程的取消.完成.失败通知等交互性操作: ◆ ThreadPool不支持线程执行的先后次序: 以往,如果开发者要实现上述功能,需要完成很多额外的工作,现在,FCL中提供了一个功能更强大的概念:Task.Task在线程池的基础上进行了优化,并提供了更多的API.在FCL4.0中,如果我们要编写多线程程序,Task显然已经优于传统的方式

3.4用for语句实现循环结构 什么是循环结构 for语句 1．什么是循环结构? 循环结构又称为重复结构,是利用计算机运算速度快以及能进行逻辑控制的特点来重复执行某些操作.重复执行的部分称为循环体. 2．for语句 格式:当步长为1时,表达式2可省略. 说明: 1. for语句针对向量的每一个元素执行一次循环体. 2.退出循环之后,循环变量的值就是向量中最后的元素值. 3.当向量为空时,循环体一次也不执行. 计算圆周率π (1)利用无穷级数展开式求π 的近似值.(迭代法) 这是求n个数之和的累加

一.问题来源 来自于一份PSO代码,PSO中需要初始化粒子位置和速度. 二.问题探究 众所周知,Matlab中的rand()函数产生的是伪随机数,但一般用来也可以接受.但是,如果我们知道伪随机数的初始状态,那么产生的伪随机数是唯一确定的.问题来了,Matlab每次启动会重置rand()和randn()的初始状态(重置为0),也就是说,你产生的随机数会出现两次随机数一模一样的情况,如: >> rand() >> rand(,) ans = 0.9501 0.2311 0.6068 &

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/sum.html?searchHighlight=sum&s_tid=doc_srchtitle#btv6ok6-1-dim sum 数组元素总和 全页折叠 语法 S = sum(A) S = sum(A,'all') S = sum(A,dim) S = sum(A,vecdim) S = sum(___,outtype) S = sum(___,nanflag)   说明 示例 S = sum(A) 返回

sum(A,1):对矩阵A按照列求和: sum(A,2):对矩阵A按照行求和: 默认情况下,是按照列求和的. 举例: A=[1 2 3;1 2 3] sum(A,1)的结果: ans = 2 4 6 sum(A,2)的结果: ans = 6 6

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 >>

1.平面操作工具箱 http://cathy.ijs.si/~leon/planman.html 2.SimMechanics 工具箱 (这个好像不是免费的) http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/physmod/mech/mech.shtml 3.gaot工具箱(遗传算法工具箱) http://www.dytrol.com/viewFile.asp?Boardid=11&ID=263 4.Optimization Toolb