参考: https://blog.csdn.net/qq_40981790/article/details/80143524 1. MVDR简介(Minimum Variance Distortionless Response) MVDR是一种基于最大信干噪比(SINR)准则的自适应波束形成算法.MVDR 算法可以自适应的使阵列输出在期望方向上功率最小同时信干噪比最大. 2. MVDR基本原理 MVDR波束成形器是一种数据自适应波束成形解决方案,其目标是最小化记录信号的方差.如果噪声和下面的期望

本文转载, 原文链接: http://luyutao.com/2016/09/14/csharp-sqlite-any-cpu.html 在C#中如果要使程序自适应32位和64位系统,只需要将项目的"目标平台"设置为"Any CPU"就行了,但是如果程序中使用了SQLite组件,则需要对该组件额外进行一些简单的设置: 一.下载System.Data.SQLite组件:从官网(http://system.data.sqlite.org/index.html/doc/t

摘自<水平线阵的反卷积常规波束形成>,IRONMAN--------------------------------------------------- 在常规的波束形成中,是将阵列上的每个接收机的同时刻数据乘上一个预设的系数然后求和并最终得到一系列的具有特定指向性的波束.但是由此得到的波束它的主瓣宽度很宽而且旁瓣衰减有限,能量泄漏很严重.为了解决这些问题,许多的学者提出了一些高分辨的波束形成算法,MVDR和DMR就是其中的代表.然而这些算法虽然能够得到很窄的波束宽度和低的旁瓣级,但是需要大

作者:桂. 时间:2017-08-22  10:56:45 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7410846.html 前言 本文主要记录常见的波束形成问题,可以说空间谱估计是波束形成基础上发展而来,在系统论述空间谱之前,有必要分析一些Beamforming的基本特性. 一.波束形成模型 以均匀线阵为例: 按窄带模型分析: 可以写成矩阵形式: 其中为方向矢量或导向矢量(Steering Vector),波束形成主要是针对各个接收信号X进行权重相加. 二

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

编写web应用程序时,有很多的技术决策.笔者最近回来编写现代Web应用程序,并希望总结一些曾经在开发周期过程中做了记录零散的想法.这篇文章是关于一套对笔者最近开发的项目有帮助的框架.笔者重温了一些最重要的框架类型,其中每一个可以展开来写一篇文章.这并不是一个广泛的现有产品相比,只是一个笔者最近使用的部分技术. 虽然笔者的重点是移动优先, 笔者认为,这套技术可以应用在一般的web应用程序. 笔者的决定和数据支持考虑了几个要求: 基于JavaScript(CoffeeScript,Dart,绝对值得

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ZZ from: http://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/43305701 近年来,对于打造高度可扩展的应用程序,软件架构师们挖掘了若干相关理念,并以最佳实践的方式加以实施.在今天的"信息时代",这些理念更加适用于不断增长的数据集,不可预知的流量模式,以及快速响应时间的需求.本文将强调并重申其中的一些传统观念,并讨论他们如何在融合云计算的发展,还将讨论由于云计算的动态性而产生的一些前所未有的概念(如弹性). 本文的目标是面向云

Introduction to Android 英文原文:http://developer.android.com/intl/zh-cn/guide/index.html 采集日期:2014-4-16 搬迁自原博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48d491300101gtjm.html 要想学习 App 是如何运作的,请阅读应用程序开发基础. 要马上开始编写代码,请阅读Building Your First App. Android 为应用程序提供了一个内容丰富

转自:https://www.jianshu.com/p/ec5a1a30694b 前言 Android的屏幕适配一直以来都在折磨着我们Android开发者,本文将结合: Google的官方权威适配文档 郭霖:Android官方提供的支持不同屏幕大小的全部方法 Stormzhang:Android 屏幕适配 鸿洋:Android 屏幕适配方案 凯子:Android屏幕适配全攻略(最权威的官方适配指导) 自身的思考&实践 给你带来一种全新.全面而逻辑清晰的Android屏幕适配思路,只要你认真阅读

用户界面套包DevExpress v18.1日前终于正式发布,本站将以连载的形式为大家介绍各版本新增内容.本文将介绍了DevExpress ASP.NET v18.1 的新功能,快来下载试用新版本!点击下载>> GridView Control 性能增强 使用新的内部算法,我们在自适应模式下显着改进了ASP.NET和MVC Grid View的布局重新计算逻辑. 与早期版本相比,控件的客户端初始化速度现在提高了6-18倍. 图像和数据导航 图库 - 自适应布局模式 DataView - 自适应

参考文档: 1.http://blog.csdn.net/carson_ho/article/details/51234308(略有修改) 2.http://www.cnblogs.com/cheng2015/p/8317495.html 3.http://www.cnblogs.com/cheng2015/p/8317674.html 前言 目录 定义 屏幕适配:使得某一元素在Android不同尺寸.不同分辨率的手机上具备相同的显示效果 相关重要概念 什么是屏幕尺寸.屏幕分辨率.屏幕像素密度(

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作者:桂. 时间:2017-03-24  06:52:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6609317.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记03] 前言 西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,上一篇看到维纳滤波基本形式:最优化问题,且无任何条件约束.这次看到有约束的部分,简单整理一下思路: 1)拉格朗日乘子法: 2)线性约束最小方差滤波器(Linearly constrained minimum-variance,LC

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