首先,进行非均匀量化,H,S,V三通道分别量化为16,4,4级,返回一个向量.量化依据如下表: function vec = getHsvHist(Image) [M,N,O] = size(Image); if O~= 3 error('3 components are needed for histogram'); end [h,s,v] = rgb2hsv(Image); H = h; S = s; V = v; h = h*360; %将hsv空间非等间隔量化: % h量化成16级: %

reference: https://blog.csdn.net/HOOKNET/article/details/79254351 前言 在FPGA开发过程中几乎都要用到仿真的功能,对于一些简单的外部激励(如时钟.复位.简单数据或者信号等)直接在testbench中编写产生就行了,但对于复杂的外部激励数据,很难在testbench中产生,这时就要通过读取外部文件里的数据来实现.通过和matlab的配合使用,基本上可以模拟各种外部激励. 举例来说:输入信号是三个不同频率的正弦波的相加,经过FIR低

在用vivado仿真的时候,很多情况下需要自己产生波形来代替AD采样波形.以前的做法都是用DDS内部产生所需要的波形来模仿外部输入,后来发现这种做法不仅麻烦,而且不易修改,对仿真很不友好.于是改用matlab产生所需要的波形,将数据以二进制补码形式存在.txt文件中,仿真的时候在testbeach中读取外部数据,十分方便. Matlab代码如下: %=============设置系统参数==============% f1=50e4; %设置波形频率 f2=30e4; f3=10e4; Fs=5

上学期学了一些matlab的知识,这学期再用时竟然发现已经忘得差不多了(┬＿┬) 于是决定重新开始并将它们记录下来,也方便自己以后查漏补缺! M文件编程 脚本文件 matlab有自己的命令行窗口,对于简单的命令,可以直接在命令行窗口输入,但随着命令行的增加或者命令本身复杂度的增加,再使用命令行就显得有些不便了,这时就需要脚本文件了.可以说,脚本文件是matlab指令集合的封装. 函数文件 函数文件以function开始,end结束,这也是区别于脚本文件的地方.   在function后面接着定义

第1章 从随机变量采样 研究者提出的概率模型对于分析方法来说通常比较复杂,研究者处理复杂概率模型时越来越依赖计算.数值方法,通过使用计算方法,研究者就不用对一些分析技术做一些不现实的假设(如正态性和独立性). 大多数近似技术的关键是能够从分布中采样.需要采样来预测一个特别的模型在一些情景下是什么样的,找到在实验数据上应用模型的隐变量(参数)的合适值.大部分计算采样方法把从复杂分布采样的问题转化为简单采样分布的子问题.本章我们将介绍两种采样方法:逆变换方法和拒绝采样.这些方法适用于大多数单变量单值

文章目录 前言 一.数组的结构和创建 1.数组及其结构 2.行数组的创建 3.对数组构造的操作 二.数组元素编址及寻访 1.数组元素的编址 2.二维数组元素的寻访 三.数组运算 非数的问题 前言 编程语言的编译执行有俩种: 解释型语言:按照源程序中的语句顺序,直接的逐句进行分析解释,并立即执行. 编译型语言:先把源代码全部翻译为目标代码,然后运行目标代码,得到执行结果. 像如C语言就是编译型语言,而MATLAB就是解释型语言. MATLAB精心设计数组和数组运算的目的在于: 使计算程序简单.易读

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是PCM编码及Waveform音频文件格式. 嵌入式里有时候也会和音频打交道,比如最近特别火的智能音箱产品,离不开前端的音频信号采集.降噪,中间的语音识别(ASR).自然语言处理(NLP),以及后端的文语合成(TTS).音频播放.音频信号采集是处理声音的第一步,要采集音频就离不开PCM编码,音频采集完成自然需要保存,waveform格式(.wav)是一种最经典的音频文件格式.今天痞子衡就给大家详细介绍PCM编码以及waveform文件

1. PCM---Pulse Code Modulation,脉码调制.       在光纤通信系统中,光纤中传输的是二进制光脉冲“0”码和“1”码,它由二进 脉冲编码调制 制数字信号对光源进行通断调制而产生.而数字信号是对连续变化的模拟信号进行抽样.量化和编码产生的,称为PCM(Pulse-code modulation),即脉冲编码调制.这种电的数字信号称为数字基带信号,由PCM电端机产生.现在的数字传输系统都是采用脉码调制(Pulse-code modulation)体制.PCM最初并非传

”

物联网(IoT) 写在前面 本文严禁转载,只限于学习交流. 这只是笔者在复习所学这门专业课时整理的一些材料,粗制滥造,还望多多包涵. 笔者这里总结复习材料的绝大部分来自叶st老师在最后一节复习课上的提点 考核内容:不单一,70基础部分 + 30实际应用 基础部分可参考: 翻译的那四篇论文中的基础知识 本文后面的内容 实际应用主要分布在: 离散数学知识,图论(匈牙利算法),生成树 中心极限定理 切比雪夫不等式 路由选择方式Dij 最大(小)费用流 码分复用(原理.CDMA.随机码.正交) 领域名词

A.变换量化过程总体介绍 经过帧内(16x16和4x4亮度.8x8色度)和帧间(4x4~16x16亮度.4x4~8x8色度)像素块预测之后,得到预测块的残差,为了压缩残差信息的统计冗余,需要对残差数据进行变换和量化操作.变换和量化的总体操作过程如下图: 对于Intra_16x16的亮度块,通过16(4x4)个4x4的前向DCT变换,然后对得到的16个DC系数再进行4x4的Hadamard变换,然后对于16个DC系数和240个AC系数进行量化(DC和AC的量化公式略有不同,为了控制量化死区大小,详

参考资料: AAC以adts格式封装的分析:http://wenku.baidu.com/view/45c755fd910ef12d2af9e74c.html aac编码介绍:http://wenku.baidu.com/view/0de48034f111f18583d05a65.html AAC音频压缩编码标准的ADTS与LATM的格式分析:http://wenku.baidu.com/view/774ca4340b4c2e3f57276350.html AAC解码算法原理详解:http://

神经网络模型量化方法简介 https://chenrudan.github.io/blog/2018/10/02/networkquantization.html 2018-10-02 本文主要梳理了模型量化算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和量化过程,整理了一些对这些文章的分析和看法. [转载请注明出处]chenrudan.github.io 随着神经网络算法的发展,网络性能虽然越来越强大,但是也耗费了太多的计算资源和内存,为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端,近几年神经网络的压

ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法     ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化

如果输入本身就是离散的(比如text, computer files…), 对于这种discrete sources不需要量化可以直接进行离散信源编码. 如果输入是waveform(比如声音),取样为模拟信号,那么在进行离散编码前需要进行量化,将模拟信号转为数字信号. If input is discrete (such as text, computer files...), then there is no need quantizing such discrete sources. If

转自:http://www.cnblogs.com/gaozehua/archive/2012/05/03/2479960.html 编码概述 其整体AAC 编解码系统,如图所示,其编码流程概述如下: 1.为当一音频信号送至编码端时,会分别送至听觉心理模型(Psychoacoustic Model)以求得编码所需之相关参数及增益控制(gain control)模块中,将信号做某个程度的衰减,以降低其峰值大小,如此可减少Pre-echo 的发生. 2.之后,再以MDCT 将时域信号转换至频率域,而

转自:http://blog.csdn.net/wlsfling/article/details/5876016 http://www.cnblogs.com/gaozehua/archive/2012/05/03/2479960.html http://blog.chinaunix.net/uid-26084833-id-3416600.html OUTLINE: * AAC概述 * AAC规格简述 * AAC特点 * AAC音频文件解析 ——ADIF&ADTS格式 ——ADIF&ADT

论文地址:TinyLSTMs:助听器的高效神经语音增强 音频地址:https://github.com/Bose/efficient-neural-speech-enhancement 引用格式:Fedorov I,Stamenovic M,Jensen C,et al. TinyLSTMs:Efficient neural speech enhancement for hearing aids[J]. arXiv preprint arXiv:2005.11138,2020. 摘要 现代语音增

Matlab实现均匀量化 首先读入一个音频文件的前200个点,如果音频通道大于1则只取一个通道,滤掉其余的 得到音频文件的最大值和最小值,最大值和最小值的差除以2的4次方即16得到量化电平的端点间隔. 从最小值开始每次加量化电平端点间隔进行量化,最大值之上补一个边界,方便判断. Mid Riserd 量化方法 遍历量化区间,如满足某一区间,则取其区间的中点进行量化,并进行下一个点 Mid Tread量化方法 遍历量化电平正负半个端点间隔,如满足该区间,则取该量化端点 输出两者和原来信号进行对比分

直接上代码,多的不再说了. %------------------非均匀B样条拟合MATLAB程序----------------- clear k=; x=load('data.txt'); [n,m]=size(x); %-----------弦长参数化-------------------------------------- u(k+n)=; :n- u(k+i+)=u(k+i)+sqrt((x(i+,)-x(i,))^+(x(i+,)-x(i,))^); end; L=u(n+k);