重点问题如何进行重采样采样率不⼀样的时候pts怎么处理官方参考文档：http://ffmpeg.org/doxygen/trunk/group__lswr.html重采样什么是重采样所谓的重采样，就是改变音频的采样率、sample format、声道数等参数，使之按照我们期望的参数输出为什么要重采样为什么要重采样？当然是原有的音频参数不满足我们的需求比如在FFmpeg解码音频的时候，不同的音源有不
不均衡数据的重采样在实际应用中，我们拿到的数据往往是正负样本比不均衡的，如：医疗诊断、网络入侵检测、信用卡反诈骗、推荐系统推荐等。而许多算法在面对不均衡的样本时往往会出现问题。比如，最简单的，如果正负样本比例达到1:99，那么分类器将所有的样本都划分为负样本时的正确率能够达到99%，然而这并不是我们想要的，我们想要的往往是模型在正负样本上都有一定的准确率和召回率。那么，为什么很多分类模型面对均衡的
【网络通信 -- 直播】FFMPEG 音频重采样【1】重采样简介重采样，即改变⾳频的采样率(sample rate)、采样格式(sample format)、通道布局(channel layout)等参数，使之按照期望的参数输出；【2】相关概念说明【2.1】采样率采样设备每秒抽取样本的次数【2.2】采样格式与量化精度(位宽)每种⾳频格式有不同的量化精度(位宽)，位数越多，表示值越精确，声⾳表现越精
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2023-09-03 11:28:50
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1.重采样判断上一章讲述了amcl中如何根据激光观测更新粒子权重，当粒子更新完后amcl会需要根据程序判断是否需要进行重采样。这个判断在粒子观测更新权重后进行判断，代码在amcl_node.cpp中：if(!(++resample_count_ % resample_interval_))
{
pf_update_resample(pf_);
resampled
Part 1：先介绍最基本的一些概念：1、何为音频：声音的存储，存储形式以及播放；2、采样频率(rate)：在一段音频上采样的频率，一般常用的为44.1kHz，音频最大的带宽20kHz，人耳能分辨的范围是20Hz~20kHz；3、失真：传输音频数据过程中，由于将波音放大的时候造成数据缺失称之为失真；4、频谱：频率谱密度的简称，是频率的分部曲线；5、双声道：立体声，如果左右两个声道波形一样，可以人为
先上代码 后面讲原理二次采样工具类public class BitmapUtils {
/**
* @param filePath 要加载的图片路径
* @param destWidth 显示图片的控件宽度
* @param destHeight 显示图片的控件的高度
* @return
*/
public static Bitmap getBitmap(String filePa
两年前，Android智能手机的音质还广受诟病，那时不仅不能与专业影音设备相提并论，连48KHz采样率的声音都要强制成转换成44.1KHz输出，这种非线性重采样极大地损坏了音质，加剧互调失真。后来，Android智能手机竞争越来越大，同质化也越来越严重。因此，音质的提升成了一个重大卖点，在此环境影响之下，一些厂家开始积极探求Android音质，如步步高、魅族。另外Soolma数码多由于对音质的执着
## Android音频重采样实现流程
为了实现Android音频重采样，我们可以按照以下流程进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A[收集要处理的音频数据] --> B[创建一个AudioRecord对象]
B --> C[配置AudioRecord对象的参数]
C --> D[开始录制音频]
D --> E[创建一个AudioTrack
# Android PCM重采样
在Android开发中，我们经常会遇到需要对PCM音频数据进行重采样的情况，比如音频播放器或录音机需要将音频数据从一个采样率转换为另一个采样率。本文将介绍什么是PCM重采样以及如何在Android应用中实现PCM重采样。
## 什么是PCM重采样
PCM（脉冲编码调制）是一种用于数字音频的编码方式，它将模拟音频信号转换为数字音频信号。重采样是指将一个采样率的
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼多重采样多重采样是一种对更多GL图元(点、线段、三角形)进行抗锯齿处理的技术。这种技术在每个像素中对图元多次采样。颜色的所有采样值融合为一个单一的可现实的颜色，并实时更新，所以抗锯齿在应用级别看起来是自动的。因为每个采样包含颜色、深度和图案信息，所以颜色(包括纹理操作)，深度和图案信息函数显得和单采样模式是一样的。一种称为多重采样缓存的副缓存被
1、WAV文件：采样率（Sample Rate），深度（bit-depth）WAV文件可以说是最原始的数字化音频格式了。Wav全称是Wave，就是将音频文件的波形完整记录。而波形的存在，可以想象为是折线图一般的东西。想记录波形，就需要两个最基本的参数： 2、采样率，我们以怎样的频率记录波形的变化。44.1KHz，意味着每秒选取44100个采样点；48KHz意味着每秒选取48000个采样点。 出于历
从 Android 5.0 (Lollipop) 起，音频重采样器完全基于衍生自 Kaiser 加窗 sinc 函数的 FIR 滤波器。Kaiser 加窗 sinc 函数具有以下属性：可以轻松地计算其设计参数(阻带波纹、过渡带宽、截止频率和滤波器长度)。相对于整体能量来说，此函数几乎是减弱阻带能量的最佳选择。请参阅 P.P. Vaidyanathan 编写的 Multirate Systems a
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2023-08-17 08:44:35
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Resample重采样算法降采样抽取(decimation)先滤波后抽取升采样插值(interpolation)先插零后滤波采样率转换参考 重采样算法在音频领域，存在着多种采样频率。例如CD产品用的抽样率是 44.1kHz，而数字音频广播用的是 32kHz，通话(通信)方面也存在着从8k到16k的转变。 当两个不同采样频率的信号需要进行混合处理时，需要将两者的采样频率进行统一，统一过程中需要用到
什么是重采样？所谓的重采样，就是改变⾳频的采样率、sampleformat、声道数等参数，使之按照我们期望的参数输出。为什么要重采样? 为什么要重采样？当然是原有的⾳频参数不满⾜我们的需求，⽐如在FFmpeg解码⾳频的时候，不同的⾳源有不同的格式，采样率等，在解码后的数据中的这些参数也会不⼀致(最新FFmpeg解码⾳频后，⾳频格式为AV_SAMPLE_FMT_FLTP，这个参数应该是⼀致
首先，本次重采样使用的是GDAL方法完成参考了以下博客，并根据自己的需要进行了删改以及原理的探究： 重采样：栅格影像重采样我使用了下该代码，发现是可行的，但是仍然存在一定的问题，即他的采样方式不是我想要的（最邻近采样，对于采样间隔较大的数据十分不友好），因此又探索了下，在此记录，也方便后续自己再次学习。再次说明，这个代码不是我写的，原创我找不到，网上大家发布的都是一个代码，我只是对这个代码加了一个
1.为什么要二次采样OK，那么首先我要 解决的一个问题就是为什么我们要二次采样？不知道大家在开发App的过程中有没有遇到过类似于图片墙这样的功能？在做图片墙的时候你有没有遇到过OOM异常呢？遇到了又是怎么解决的？再比如我现在有一张100M大的图片，我想把这张图片用一个ImageView显示出来，那么你的ImageView能够显示出来这张图片吗？上面我们说的这两种情况其实都涉及到图片加载时内存溢出的
文章目录1. 音频输出模块1.1 音频输出流程1.2 音频输出模型图2. 打开SDL音频设备audio_open详解sdl_audio_callbackaudio_decode_frame3. 音频重采样样本补偿 1. 音频输出模块1.1 音频输出流程打开SDL音频设备,设置参数启动SDL音频设备播放SDL音频回调函数读取数据,也就是从FrameQueue中读取Frame到SDL回调函数中的Bu
一、前言在上一篇中我们只实现了 OpenGl 播放视频，现在我们实现播放音频功能，播放音频首先要实现音频重采样，然后通过 Qt 的 QAudioOutput 类实现播放音频。二、XResample类的实现（重采样）新创建个工程，命名为 XPlayer_4。然后我们看下 XDemux 类要实现哪些函数：class XResample
{
public:
XResample();
~XResamp
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2023-05-27 14:21:18
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图像重采样：
对采样后形成的有离散数据组成的数字图像按所需的像元位置后像元间距重新采样，以构成几何变换后的新图像。重采样过程本质上是图像恢复过程：用输入的离散数字图像重建代表原始图像二维连续函数，再根据新的像元间距和像元位置进行采样。图像重采样后图像的维数为发生改变。重采样图像小于原图像维数时，称为降采样；当重采样图像维数大于原图像时，称为升采样。常用的重采样方法：最近邻内插法，双线性内插法
该算法每次迭代改变的是样本的权重（re-weighting），如果无法接受带权样本的基学习算法，则可进行重采样法（re-sampling），获得重启动机会以避免训练过程过早停止；是一个将弱学习器提升的过程，通过不断的训练可以提高对数据的预测能力。  
