一 原理: 主动降噪就是通过反相检测麦克风的声音或噪声来减弱周围环境的噪声让扬声器出来的声音听起来更清晰.主动降噪技术的目标就是通过一个自适应滤波器把不想要的噪声反相从而把噪声约束到固定的范围内.该系统必须要把扬声器到麦克风的二阶误差考虑进去.主动降噪用到的主要原理是:FxLMS(过滤的最小均方差滤波器).这个算法的会让输入到滤波器的错误信号急速锐减,从而达到降噪的目的.这个错误信号在期望值和FxLMS滤波器输出值之间是有差异的. 我们可以看一下这个算法的模型: 输入参数: 参考输入: 就是要消

智能耳机 人机交互 智能声学终端 智能耳机 智能音箱 智能听力器 喇叭单体 动圈喇叭 新材料 DLC 石墨烯 陶瓷单位 吸音材料 智能芯片 阵列式麦克风 声纹传感器 演算法 降噪算法 智能听力保护 ANC ANC 降低噪音通常所采用的三种降噪措施,即在声源处降噪.在传播过程中降噪及在人耳处降噪,都是被动的.为了主动地消除噪声,人们发明了“有源消声”这一技术.ANC(Active Noise Control)又称为主动噪声控制,常应用在耳机降噪中, 原理:通过降噪系统产生与外界噪音相等的反向声波,

支持向量机—SVM原理代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9596898.html 1. 解决什么问题? 最基本的应用是数据分类,特别是对于非线性不可分数据集.支持向量机不仅能对非线性可分数据集进行分类,对于非线性不可分数据集的也可以分类 (我认为这才是支持向量机的真正魅力所在,因为现实场景中,样本数据往往是线性不可分的). 现实场景一 :样本数据大部分是线性可分的,但是只是在样本中含有少量

近期在看jquery,发现他竟然能自己主动运行js代码,于是就查了下.收集了几种经常使用的实现方法 jquery的方法 使用场景:不论什么须要运行的js特效 $(document).ready(function(){ alert("你好"); }); 简写方式: $(function(){ alert("你好"); }); }); 说明: 就只只须要载入全部的DOM结构,在浏览器把全部的HTML放入DOM tree之前就运行js效果.包含在载入外部图片和资源之前.

Vue是如何渲染页面的,渲染过程以及原理代码:https://www.cnblogs.com/ypinchina/p/7238402.html

近日,三星发布的Buds Pro 耳机中,宣传有以下功能.其中涉及到噪声的,有主动降噪,通话降噪及智能降噪,很多人对他们的具体用途容易混淆,今天我们来辨析一下. 主动降噪和通话降噪完全不是一个概念,无论从方法,目的,技术手段,应用场景都不一样. 1. 主动降噪ANC(Active Noise Cancellation),简单来说,耳机中的主动降噪是为了减少佩戴者自己听到的环境噪声,它是通过佩戴者耳机的扬声器发出与环境噪声相反相的声波,在佩戴者耳朵内部这个小小的声场环境里抵消了通过耳机物理结构传播

speex库中音频降噪效果不错,应该是应用最广泛的吧,speex库下载地址https://www.speex.org/downloads/,可以直接下载二进制代码使用,像配置OpenCV一样配置speex库就可以了.speex库的API参考文档下载:http://download.csdn.net/detail/yizhaoyanbo/9856894. 贴出C语言实现的音频降噪代码如下. 代码中采样率.音频帧大小需要根据实际情况设置,HEADLEN是WAV格式的文件头,占44个字节,这44个字节

这年头盗号的从出不穷,不是脱裤就是社工钓鱼.今天呢我们就以前面的几篇技术文章做铺垫,来讲一下python盗号的原理(学习用途,请勿用于违法犯罪),知己知彼方能百战不殆嘛. 脱裤我们就不多提了,无非就是过滤不严谨导致的sql注入,或者数据库存储不安全,这个本篇文章暂且不说,当然有感兴趣的,我后面的文章或许也会讲讲. 最简单的,也是技术手段相对较低的盗号方式当属钓鱼了(当然,社工更考验心理),除了钓鱼网站,就是发布某些带有诱惑性的工具,诱导消费者下载,运行后开启后门,或者启用钩子进行键盘记录.本篇文

前言: 前些日子,因为工作原因,接触到了求解曲线周长,真的是搞了很久,学生时代真的很简单,但是如今的我来说,忘记了....很多人跟我应该一样. 所以来巩固加强一下记忆.一开始的时候,求周长嘛,找公式呗,什么matlab呀,乱七八糟的,晕,最后找到了可能还不能满足项目的需求,因为可能计算量过大.(我就是这样子的,灵活性相对较低) 还有就是明明自己可以用代码实现,为什么非要插件,工具呐,这么不自信的? 所以,"一怒之下",自己去看了一下定积分求周长的原理,自己还是用代码来实现吧. (以下内

根据系统是否有参考信号传感器可将ANC系统大致的分为前馈型和反馈型. 前馈控制是产生次级噪声之前就通过传感器测量初级噪声的频率以获取参考信号. 反馈控制不需要测得参考信号就产生次级噪声进行相消干涉 反馈型ANC系统 反馈型 ANC 系统中没有传感器来测得参考输入信号,仅通过误差传感器获取经相消干涉后的残余噪声并将其送入到反馈控制器,进而达到调节次级声源$y_n$的目的,使其发出与初级噪声幅值相等相位相反的次级噪声 反馈型ANC系统避免了对初级噪声的提取,也就不存在FM问题,反馈系统因具有一定的主

之前在上一篇博文中解释过UWB 跟踪小车原理,这里解释下具体实现方法

由于要用到adb的知识,但是对adb啥也不了解,看了下android的代码,adb的源码在system/core/adb下面,然后网上搜下了资料,发现很多大神的源码分析,瞬间信心爆棚,把大神写的博客都浏览了一遍,然后手动运行了下adb命令,顺便跟踪了下过程,发现原来还是很好的理解,源码的各种线程创建,函数回调,对于我这种基础不咋好的,,还是看的晕晕呼呼,现在把我自己的理解给大家分享,有理解错误的还请多多指正. 一般直接上代码,可能看官都走了一大半,我们逆向的看,先看结果,再看过程,最后再看代码.

本文用于写代码是给提示 private string GetHW(string uri) { string returnStr = ""; HttpWebRequest hwRequest = (HttpWebRequest)System.Net.WebRequest.Create(uri); hwRequest.Method = "GET"; HttpWebResponse hwRespone = (HttpWebResponse)hwRequest.GetRes

FTP 主动模式 1.客户端用大于1024的高位端口发起初始化连接到vsftp服务器的21端口 2.vsftp服务器的21端口主动与客户端大于1024的高位端口建立控制连接 3.vsftp服务器的20端口主动与客户端大于1024的高位端口初始化数据连接 4.最后客户端才使用大于1024的高位端口响应FTP服务端的20端口. 从上述流程中,我们大致可知道在ftp主动模式下,vsftp服务器只需要开放20和21端口即可. FTP被动模式 流程正好相反,除第一和第二步一样外,剩下的都是高位端口与高位端

/** * @author      default7<default7@zbphp.com> * @description 演示PHP弹出下载的原理 * * @param $file_name */ function downFile($file_name) { $file_path = "/tmp/" . $file_name; $buffer = 102400; //一次返回102400个字节 if (!file_exists($file_path)) { echo 

http://www.cnblogs.com/twjcnblog/archive/2011/09/07/2170306.html 正如我们所知道的,Floyd算法用于求最短路径.Floyd算法可以说是Warshall算法的扩展,三个for循环就可以解决问题,所以它的时间复杂度为O(n^3). Floyd算法的基本思想如下:从任意节点A到任意节点B的最短路径不外乎2种可能,1是直接从A到B,2是从A经过若干个节点X到B.所以,我们假设Dis(AB)为节点A到节点B的最短路径的距离,对于每一个节点X

所谓的异步套接字编程就是  调用了 如下函数   WSAAsyncSelect   设置了 套接字的状态为异步,有关函数我会在下面详细介绍... 异步套接字解决了 套接字编程过程中的堵塞问题 ...... 什么是堵塞?请看下面  你可能有过这样的体会  在  VC编写基于界面的网路程序时候  ,调用 recv recvfrom   accept  等函数的时候 整个程序的主线程进入堵塞状态直到 有连接或者信息的到来.  我们可以利用多线程的方法解决主线程堵塞的问题,但是我们如果一个程序需要多个套

#include <iostream> #include <vector> #include <cstring> #include "stack" #include "algorithm" using namespace std; int NFAStatusNum,AlphabetNum,StatusEdgeNum,AcceptStatusNum; char alphabet[1000]; int accept[1000]; in

MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPic = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图

使用EasyUI时,有个经常遇到的问题,页面还没有渲染完成的时候,就展现了. 刚刚开始很混乱,等加载完成后,就好了. 参考这篇文章http://blog.csdn.net/zheng0518/article/details/12287801 搞定了. $.parser.onComplete,这个是在所有组件解析完成后执行的事件.其实这个事件很有用的.很多在布局用到easyui的时候总会出现一个问题.就是在一进入主界面的时候,页面的并不是马上就展现,而是会有一个混乱的过程,之后一闪就又好了. 其实

常用的排序方法:冒泡排序.选择排序.插入排序.快速排序.堆排序.归并排序 冒泡排序(Bubble Sort): 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个. 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.这步做完后,最后的元素会是最大的数. 针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个. 持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较 def bubble_sort(alist): n = len(alist) for i in range(n