采样音高第2页

matlab构造线性相位FIR滤波器

构造一组声音二、采用FIR滤波器做频率筛选前言用生成的一组音频文件举例一、构造一组声音模拟钢琴音乐，采用逐渐衰减振荡的正弦波FFT的频域展示：源代码：functionsound_firFs=1000;%采样频率

~Young.·2025-01-24 01:29

STM32 GPIO工作模式设置

上拉输入：GPIO_Mode_IPU当外部电平不确定时，会被拉至高电平；3、下拉输入：GPIO_Mode_IPD当外部电平不确定时，会被拉至低电平；4、模拟输入：GPIO_Mode_AIN用作内部AD采样脚

LLLLLLZZZZZZHHHHHH·2025-01-24 01:56

Android openGL渲染图片纹理

因此在纹理采样时，按照openGL纹理坐标采样，则Android窗体中显示时会出现上下翻转的问题，未解决此问题，可以在采样阶段将openGL纹理坐标上下翻转，最终采样结束在窗体可以正常显示。

toblyn·2025-01-23 21:56

LimeSuite库函数说明

rate:采样率，以Hz为单位，设置为设备与主机之间数据交换的采样率。oversample:RF硬件的过采样比率。有效的过采样值有：1,2,4,8,16,320表示使

Christal_pyy·2025-01-23 14:40

问题调试定位法宝箱及动态启停/采样抓栈方案

课程简介本课程是【HarmonyOSTechTalk】的第16课。本次围绕HarmonyOS应用开发展开。着重介绍其关键的调试工具及高效定位问题的方法。其中，调试工具涵盖堆栈异常解析，可依据常见异常格式深入剖析问题根源。通用日志与离线日志过滤能力有助于精准筛选有用信息，配合应用沙箱访问与智能检测功能，全方位辅助开发。DFX维测领域的抓栈和trace能力同样重要，明确其启用方式、规格以及解读方法，能

·2025-01-23 13:13

python random模块中seed函数的详解_详解Python基础random模块随机数的生成

随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。

Fccf·2025-01-23 05:32

DSP实验七综合实验与考查

目录一、实验目的二、需验证的理论三、实验内容四、实验指导五、实验设计报告要求六、思考题【实验过程】1、语音采样、时域波形、频域波形2、延时3、混响4、单回声5、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、

BeBeter」·2025-01-22 11:36

Pytorch 自学笔记（三）：利用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader

针对Pytorch的Dataset和DataLoader进行简单的介绍，同时，介绍如何使用自定义文本数据集构建Dataset和DataLoader，以实现数据集的随机采样与batch

JimmyTotoro·2025-01-22 04:11

FPGA在高速数据采集系统中的应用！！！

以下是FPGA在高速数据采集系统中的详细应用，以及一些具体例子：1.应用背景高速数据采集系统通常用于需要高采样率和大数据量处理的场合，如雷达信号处理、医疗成像、高速通信等。

FPGA资料库·2025-01-21 05:50

温度保险丝在安装时还需要注意这些？

被动元器件，保护器件，特殊电阻，采样电阻，电流检测电阻--顺海科技：廖先生温度保险丝一、安装注意事项：1、当使用引线被弯曲，该距离应是弯曲超过6毫米根构件;当弯曲时，不能破坏根部和引线不能被强行拉，推，

深圳市顺海科技有限公司·2025-01-21 02:14

论文阅读：Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing

grid就是对应图上面的那一条特征提取网络，具体来说，原始图像经过下采样之后，默认256分

SetMaker·2025-01-20 22:47

2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements

对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。

WX Chen·2025-01-20 22:15

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样

OpenSani·2025-01-20 01:13

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

CS4398 Cirrus Logic的旗舰级音频解码芯片

该D/A系统包括数字去加重，半dB步长音量控制，ATAPI通道混合，可选的快速和慢速数字插值滤波器，再加上过采样的多位delta-

中国芯xinsousou·2025-01-19 03:52

Thanos架构学习

Thanos基于prometheus，在此基础上提供了全局指标查询，可将多个云/region的prometheus数据集中管理，并且将数据直接存储到廉价的对象存储，可以存放更久的数据（并对历史数据进行压缩与降采样

qq_道可道·2025-01-18 20:19

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五

点云侠'·2025-01-18 20:16

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值

XianxinMao·2025-01-18 17:16

3D UNet和Swin-UNETR

主要特点：编码器：逐渐下采样图像，提取并

学無芷境·2025-01-18 14:29

蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）详解

该方法的雏形可以追溯到20世纪40年代，二战期间，美国数学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆（StanislawUlam）和约翰·冯·诺依曼（JohnvonNeumann）在研究核武器的概率计算时首次提出了利用随机采样解决复杂问题的思想

ballball~~·2025-01-17 23:04

【PCL】Segmentation 模块—— 圆柱模型分割（Cylinder model segmentation）

1.1主要步骤预处理：对点云进行去噪、下采样等操作，以减少数据量并提升处理效率。法线估计：计算点云中每个点的法线，用于后续的模型拟合。模型拟合：使用RANSAC（随机

old_power·2025-01-17 17:14

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注

IT古董·2025-01-17 14:09

华为OD机试 - 采样过滤（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述在做物理实验时，为了计算物体移动的速度，通

哪吒·2025-01-17 11:46

计算机视觉中，Pooling的作用

它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的

迪三·2024-09-15 14:00

数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速

文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1

皮皮冰燃·2024-09-15 11:54

【监控告警】02-Promtheus的学习之路

Prometheus作为一个指标系统天生就不是精确的——由于指标本身就是稀疏采样的，事实上所有的图表和警报都是”估算”，我们也就不必太纠结于图表和警报的对应性，能够帮助我们发现问题解决问题就是一个好监控系统

Kearey.·2024-09-15 08:33

【笔记】扩散模型（七）：Latent Diffusion Models（Stable Diffusion）论文解读与代码实现

先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大，学

LittleNyima·2024-09-15 00:42

OpenCV高阶操作

从基础的图像读取、1.图片的上下，采样下采样（Downsampling）下采样通常用于减小图像的尺寸，从而减少图像中的像素数。

富士达幸运星·2024-09-13 19:03

Gyro陀螺仪＞ MPU 6000 vs ICM 20689

目录参考MPU6000和ICM20689对比陀螺仪的选择：采样率与噪声参考Gyro-MPU6000vsICM20689|IntoFPVForumFPVDroneFlightControllerExplained-OscarLiangMPU6000

ABEL in China·2024-09-12 23:19

【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1

Lossya·2024-09-12 13:46

计算机视觉之旅-进阶-图像滤波处理

例如RGB图像 importnumpyasnp img=np.array([[[255,0,0],[0,255,0]],[[0,0,255],[255,255,255]]]) 1.2.采样和量化数字图像是通过采样和量化得到

撸码猿·2024-09-12 11:34

如何更好的管理自己的情绪

凭借声音高来镇住场子的人，往往还在自我情绪

张婷婷_c72a·2024-09-12 09:46

视唱1

我爱你用不同音程连续大二度然后反向用不同歌词三个字的比如12323+4把唱的歌词换成deng弹奏也可以边唱demg后面慢慢加长度实践后能想出总结比如我爱你换个音域唱发现我对音高不是很敏感我从123换到456

爱_22bb·2024-09-11 21:02

Unity面试：MipMap是什么，有什么作用？

MipMap的概念是为同一纹理创建多个采样级别，每个级别的分辨率逐渐降低。当物体离摄像机较远时，使用较低分辨率的纹理进行渲染，从而提供更清晰、自然的视觉效果。提高渲染

returnShitBoy·2024-09-11 19:43

数据分析-18-时间序列分析的季节性检验

这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用，例如金融、经济学、气象学和工程等。

皮皮冰燃·2024-09-11 08:29

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

ClickHouse实战处理（一）：MergeTree系列引擎

支持数据采样。总之适用于高负载任务的最通用和功能最强大的表引擎。可以快速插入数据并进行后续的后台数据处理。

sheep8521·2024-09-08 02:25

python librosa音频处理库 Core IO and DSP（翻译文档）

参数为：path:音频路径sr:音频频率（你可以不用原始的音频频率，他有重采样

FQ_G·2024-09-07 13:17

UE4材质函数参考——枢轴绘制器工具2.0材质函数bate0114

MAXScript输出的每个纹理都可以在材质中直接引用，但是如果在采样纹理之后没有应用适当的步骤，那么这些值将不正确。本页中给出的这些材质函数可让您轻松快速解码纹理信息。本页中包含的很多材质函数将使

深呼吸10911·2024-09-07 11:27

『点云处理任务』用PCL库还是深度学习模型？

1、PCL库（点云库）是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库，常用于以下任务：1、点云滤波：用于去除噪音、下采样和平滑等操作，入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。

爱钓鱼的歪猴·2024-09-07 04:20

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器

无需针对特定任务进行训练，仅通过将数值转化为文本并采样可能的扩展，LLMTime就能超越传统的时间序列方法。项目介绍LLMTime提出了一种名为"零样本时间序列预测"的方法，其核心在于

褚知茉Jade·2024-09-07 04:46

今日随笔

3.口水多多，吃手指4.跟豆豆玩，好似在比声音高，一直在那边大喊。5.跟着出去逛街。6.越来越喜欢跟人玩。【今日份豆豆】1.周末，依旧是全家最早起来。起来看电视2.跟我玩过家家，自己给

小小林_005b·2024-09-06 23:42

ffmpeg读取文件速度的控制

两种方法：（1）根据采样率算出每帧播放时间t，然后sleep（t）；笨办法（2）根据读取的AVpacket的pts控制速度，核心思想：将ffmpeg的pts转换成系统时间，然后比较当前时间和读取的pts

PETER327447·2024-09-06 21:39

夜雨

领了上天的旨意它下得肆无弹忌它下的应该是一首乐曲边下边谱着音高音低它下的应该是一盘棋子边下边寻找自己的领地它下的应该是一腔愁绪边下边诉说着怨语它下的应该是一帘心事边下边低声哭泣它下的更应该是一场别离边下边盼着归期

潋滟波光·2024-09-06 16:47

YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv

一方面，卷积运算被限制在局部窗口内，因此它不能从其他位置捕获信息，并且它的采样形状是固定的。另一方面，卷积核的大小被固定为k×k，这是一个固定的正方形，并且参数的数量倾向于与大小成正比地增长。

小李学AI·2024-09-06 15:56

[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock（包含卷积、池化、上采样

emergency_rose·2024-09-06 08:32

python 随机数的用法

numpy.random.randint()sample_int=numpy.random.randint(start_number,end_number,sample_number)start_number：起始采样数

_____miss·2024-09-06 02:30

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