1、PCM定义 PCM 全称 Pulse-Code Modulation,就是脉冲调制编码，是用于将波形表示的模拟音频信号转换为数字1和0表示的数字音频信号，而不压缩也不丢失信息的处理技术。简单来说就是一种用数字表示采样模拟信号的方法。 如下是使用Audacity音频处理软件截取1~2s的时间段内音频波形图： 我们再对这个区间的波形图进行放大： 上面一个像火柴棒的是什么？它其实就是一个样
NDK学习笔记：FFmpeg解压MP34提取音频PCM 承接 FFmpeg解压MP4提取视频YUV ，这次我们需要提取的是音频原始数据PCM。代码流程大同小异，主要区别就是AVFrame->PCM数据的转换。废话不说了，直接贴代码。public class ZzrFFmpeg {
public static native int Mp34TOPcm(S
# Android pcm播放时波形图实现教程
## 1. 概述
在Android开发中，实现PCM播放时波形图可以帮助我们更直观地观察音频的波形特征。本教程将指导你完成该功能的实现，并提供详细的步骤和代码示例。
## 2. 实现流程
首先，我们来了解一下整个实现的流程。下面的表格展示了实现波形图的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 初始化音频播放
原创
2023-10-14 03:32:00
267阅读
1 """Python绘制语谱图"""
2 """Python绘制时域波形"""
3
4 # 导入相应的包
5 import numpy, wave
6 import matplotlib.pyplot as plt
7 import numpy as np
8 import os
9
10 filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Pri
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2023-05-25 15:57:38
654阅读
一、声音的三要素1. 音调人耳对声音高低的感觉称为音调(也叫音频)。音调主要与声波的频率有关。声波的频率高，则音调也高。当我们分别敲击一个小鼓和一个大鼓时，会感觉它们所发出的声音不同。小鼓被敲击后振动频率快，发出的声音比较清脆，即音调较高；而大鼓被敲击后振动频率较慢，发出的声音比较低沉，即音调较低。一般音频 儿童>女生>男生。人耳听觉音频范围是20Hz-20000Hz(做音频压缩时不在
多进制是提高效率最有效的手段，但质量变差。模拟调制中，AM的效率最高，FM和PM质量最好。 数字调制中，FSK一般效率最低，PSK与ASK效率相同，但PSK质量最好。 占用的带宽：MSK＜ASK=2PSK=2DPSK=2fc=2RB＜2FSK二进制基带数字信号：振幅键控ASK——线性调制频移键控FSK——非线性调制相移键控PSK——非线性调制二进制振幅键控2ASK（也称通断键控OOK）：1⃣️产生
芯片前端设计经常要描述接口波形行为，传统的绘图工具，如TimeGen，Viso都是收费的，而开源工具WaveDrom需要记住繁琐的编码符号，并且，编码方式对画一些复杂接口时序来说，也是极不友好的，如何更快更方便且免费的画接口波形呢？WaveDromGen使用python3编写，是一款功能强大的开源波形绘制工具，可以用于绘制数字电路的各种波形。该工具提供了一种简单易用的语言来生成各种波形，使得用户可
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2023-09-22 17:55:42
332阅读
Labview学习之波形图表的历史数据 默认的情况下，波形图表显示100个点， 因为波形图表默认的缓冲区大小为1024，在默认的情况下如果修改图形图标属性中的标尺项，选中自动调整标尺，如图：2011-10-20 15:05 上传下载附件 (31.45 KB)在这种情况下，波形图表默认显示的是1024个数据的，这时是可以修改波形图表显示的数据个数，但是个数要小于1024的；
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2023-08-08 07:15:40
168阅读
效果是这个样子的：用到的模块:* matplotlib.pyplot
* matplotlib.animation.FuncAnimation
* numpy
三个圆的半径分别为：5， 2， 1。
三个点旋转的角频率分别为：1， 3， 5。
生成固定的圆——基础圆
xdata = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
fig, ax = plt.subplots(1, 1,
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2023-08-20 13:41:00
165阅读
产生两个采样率为8000次每秒的正弦信号，时长为1秒（8000点），正弦信号的幅度为0.6，频率分别为500Hz和50Hz，并用gnuplot作图。正弦波表达式为： s(t) = 0.6 sin( 2π 50t ) 和s(t) = 0.6 sin( 2π 500t )第一步：用C语言生成数据f=50HZ时：#include<stdio.h>
#include<math.h>
Web Audio API是对 标签功能上的补充，我们可以用它完成混音、音效、平移等各种复杂的音频处理，本文简单的使用其完成音波
图的绘制。
PS：本例子使用ES6编程，最好在新版chrome中运行。
摘要：Web Audio API是对<audio> 标签功能上的补充，我们可以用它完成混音、音效、平移等各种复杂的音频处理，本文简单的使用其
一、前言这个控件源自于一个音乐播放器，在写该音乐播放器的时候，需要将音频的数据转换成对应的频谱显示，采用的fmod第三方库来处理(fmod声音系统是为游戏开发者准备的革命性音频引擎，非常强大和牛逼)，fmod负责拿到音频数据对应的采样频谱数据，然后传给这个控件进行绘制即可，本控件主需要专注于绘制即可，这样fmod对应封装的类专注于音频采集等处理，实现了隔离，修改和增加功能比较方便，声音波形图控件除
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2023-09-20 17:35:24
502阅读
# Python实时波形图：实现与应用
随着大数据和分析技术的发展，实时数据可视化变得越来越重要。在许多领域，如信号处理、金融市场分析和物联网，实时波形图能够帮助用户及时了解数据的变化趋势。本文将通过一个简单的实例，介绍如何使用Python绘制实时波形图，并解析其中的原理和应用。
## 实时波形图的基本概念
实时波形图是指能够在时间轴上动态展示数据变化的一种图形。它通常用于显示连续数据流的特
## Python分割波形图实现指南
### 介绍
在数据处理和分析的过程中，我们常常需要对波形图进行分割处理。在Python中，我们可以使用一些库来实现对波形图进行分割操作，比如`numpy`、`matplotlib`和`scipy`等。本文将教会你如何使用Python来实现波形图的分割，并提供了详细的代码示例和解释。
### 流程概述
下面是实现波形图分割的整体流程，你可以使用这个表格来梳
原创
2023-09-24 18:35:54
260阅读
从波形图上看,1、看振动的快慢,同一时间内振动的次数越多,音调就越高；2、看振动偏离原位置的大小,偏离越大就是振幅越大,响度也就越大；3、看它们的波形（圆滑程度）,波形不同,音色也就不同 波形图和梅尔频谱图：>>> import librosa
>>> import librosa.display
>>> # Load a wav f
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2023-06-29 09:30:06
524阅读
一、简介 1.1 引 人生中第一份工作公司有语音识别业务，需要做一个web网页来整合语音引擎的标注结果和错误率等参数，并提供人工比对的语音标注功能（功能类似于TranscriberAG等），（博主有点话痨。。。适应适应，原谅我） 可以直接读第二行，简单来说，我用wavesurfer.js绘制波形，并提供语音标注的文本框进行音频标注，简易页面如下： 1.2&n
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2023-07-19 20:35:55
273阅读
1评论
先和大家kuan两句，哈哈。因为之前参加智能车想用波形显示来调节PID，找了很多工具也没有成功，心里也知道串口一次就是只能发送八位数据，很多时候可以用字符显示16位的，但是就不是数据，而是字符串，字符串和数据最大的不同应该在于是否能计算的差别吧，所以字符串肯定是不能用图形表示的。之后看到山外这款串口助手虚拟示波器“类型”中明明有无符号16位的，但是查了很多资料都没有发送16位数据的代码，也在其中放
利用ffmpeg获取音频波形图音频数据通常用波形图像表示。目录利用ffmpeg获取音频波形图波形图像1.所有通道2.模拟立体声3.分离通道4.变化的范围5.添加一个背景6.波形的视频使用Gnuplot1.单通道波形图像showwavespic是创建波形图像的最简单方法。 1.所有通道ffmpeg -i PRC.mp3 -filter_complex "showwavespic=s=640
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2023-10-20 18:32:40
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用python绘制RC低通滤波器bode图Bode图Bode图(国内有译作“伯德图”，也有译作“波特图”)是一种用于描述线性系统的频率响应的图形工具。频率响应是指系统对不同频率的输入信号的响应程度，通常用幅度和相位来表示。Bode图以对数坐标轴的形式显示系统的幅频特性和相频特性，通常使用dB和度作为单位。Bode图通常由两个子图组成：幅频特性图和相频特性图。幅频特性图显示系统对输入信号的不同频率的
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2023-10-10 22:26:57
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绘制波形图效果源码https://github.com/YouXianMing/Animations//// DrawWaveViewController.m// Animations//// Created by YouXianMing on 15/12/5.// Copyright © ...
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2015-12-08 22:31:00
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