最近在倒弄HIFI音乐播放器footbar2000的配置时，发现了2011年的一个神贴，最牛逼的是，这个神贴到现在还屹立不倒，还有很多无知的人在下面膜拜，我真的想问：你这么优秀，都能逆天反转音质，你妈知道吗。首先，我们再来看一看这个神贴：foobar2000使用ASIO插件.驱动大幅提升音质图文教程http://www.pt80.net/thread-283285-1-1.html。从帖子 上看，
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2023-08-03 08:51:57
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写在最前，测试博客在这里，直接欣赏完成可视化效果。代码不日在github公开，性能目前巨烂，RadialGradient损耗巨大，优化正在提上日程。转载注明来源。扒掉网页上js的烦请留下js里的顶端注释谢谢。。虽然我代码是写的挺烂的。如果转发到别的地方了能注明一下作者和来源的话我会很开心的。https://th-zxj.club 这是你从未体验过的船新版本Intro因为自己搭了个博客，一时兴起，
在混音和母带处理中，相信很多人觉得“抖动”难以理解，但在实际场合中，“抖动”却十分排派的上用场，现在，本文中将向你阐述何时、为何以及如何使用抖动。 在音乐制作的领域里，抖动是其中一个很难理解的术语，但却是工作在数字音频场合下不可缺失的要素，尤其你在涉及混音或母带制作时，也需要明白且学会使用抖动。 到底什么是抖动？就是一种低电平噪声，主要用来当数字音频文件转化为更低的比特
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
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2024-06-12 10:55:48
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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
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2024-05-10 00:55:52
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# Android音频重采样机制
在Android开发中，音频处理是一个非常重要的部分。当涉及到音频重采样时，我们需要了解Android中的音频重采样机制。音频重采样是指改变音频数据的采样率，以适应不同的硬件或软件要求。
## 音频重采样原理
在Android中，音频重采样是通过`AudioTrack`和`AudioRecord`来实现的。`AudioTrack`用于播放音频，`AudioR
原创
2024-05-02 03:20:51
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1. 直接量化的过采样AD转换此类系统的模型可以用下图表示。图中xa(t)是输入信号，e(t)是量化引入的噪声，xd[n]是最终得到的数字信号，包含分量xda和xde。对于M倍过采样，信号与量化噪声的功率谱如下图。从上图可以看出，M越大，信号与噪声之间的重叠部分就越少。现在将上面的信号通过一个截止频率为PI/M的理想数字滤波器，信号功率不受影响，而PI/M之外的量化噪声将被滤除。再经过M倍降采样后
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2024-09-28 10:44:56
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声音是什么声音（sound)是由物体振动产生的声波。声音作为一种机械波，频率在20 Hz~20 kHz之间的声音是可以被人耳识别的。-----百度百科夫斯基敲黑板：波、人耳识别频率：20 Hz~20 kHz但是，每个人还是有差别的，想测试你的耳朵到底是龙精虎猛还是老态龙钟（这小成语用的，那叫一个炉火纯青），下面的视频可以告诉你答案。不多逼逼，盘他 测试你的耳朵多少岁htt
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2024-08-04 17:08:00
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在处理音频数据时，重采样是一项重要的操作，尤其是在需要调整音频文件采样率以适应特定格式或设备时。以下是关于如何用 Java 实现音频重采样的详细过程记录。
### 环境准备
在实现音频重采样之前，需要确保开发环境准备妥当。以下是软硬件要求，同时也附上相关安装命令：
- **软件要求**：
- Java Development Kit (JDK) 1.8+
- Maven 或 Grad
2023-04-30：用go语言重写ffmpeg的resampling_audio.c示例，它实现了音频重采样的功能。答案2023-04-30：resampling_audio.c 是 FFmpeg 中的一个源文件，其主要功能是实现音频重采样。音频重采样是指将一段音频数据从一个采样率、声道数或样本格式转换为另一种采样率、声道数或样本格式。在实际应用中，不同的设备和系统可能需要不同的音频格式，因此进
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2023-08-01 13:58:17
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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
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2024-01-05 21:09:01
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声音的模拟数字转换声波从模拟信号转化为数字信号，要经过采样、量化、编码三个步骤采样采样就是在时间轴上对信号离散化，如下图所示 人耳只能听到频率20Hz～20kHz的声音，根据耐奎斯特采样理论，采样频率必须是信号最高频率的两倍，这样才能保证质量不失真，所以采样率一般为44.1kHz，即每秒采样44100个点，这样能保证每个声波至少有两个采样点。量化量化是指在幅度轴上对信号离散化，一般用16bit或8
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2024-02-28 15:26:03
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# Android 自动亮度不平滑实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍如何实现 Android 自动亮度不平滑的功能。首先，让我们来看一下整个实现流程。
## 实现流程
| 步骤 | 操作 |
|----|-----|
| 1 | 获取系统亮度模式 |
| 2 | 设置亮度模式为手动模式 |
| 3 | 设置亮度值 |
| 4 | 恢复系统亮度模式 |
## 操作步骤
###
原创
2024-06-29 04:55:20
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题记：这是一篇学生时代的学习记录随笔，现在发送出来大家参考参考，同时也测试一下Live Writer写博客的便利，直接复制粘贴即可，很方便。 这个实验可以充分学习FPGA 以及SOPC的利用，做成一个具有很复杂程度的作品。学习到很多平时不能接触的知识。 这个实验要用到的硬件有：SD卡一张DE2开发板320*240的TFT液晶：SSD1289
我们希望为模型准备或分析的数据是完美的。但是数据可能有缺失的值、异常值和复杂的数据类型。我们需要做一些
原创
2024-05-18 20:49:14
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在印象中，好像终端就是黑白界面，加扁平输出。是不是很乏味？其实现在 Linux/Unix 系统中带的终端模拟器是支持动画和彩色输出的。下面，一起来看看字符界面下的动画魅力！1 定点输出1.1 回车符(carriage return)在这之前，我一直下意识的以为回车符和换行符是一个意思，相信有很多人也有这种错误的理解。其实不然，回车符(\r)是把光标返回到行首，而换行符(\n)才
音频接口是计算机实现录音功能的媒介设备，用于将乐器和麦克风发出的声音转换为数字信息，以便计算机可以理解并存储在硬盘上。在播放音频时，接口将数字音频文件重新转换为模拟信号，然后用监听音箱或耳机播放出来。简而言之，任何高质量的音频录制或重放都依赖于音频接口。最早基于硬盘录音机的年代，音频接口曾经是体积非常大，且昂贵的东西，只有专业工作室才能使用，价格与普通家用车相同，并且通常需要额外的硬
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2024-10-18 15:24:33
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【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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多分类问题在最后的输出层采用的Softmax Layer，其具有两个特点：1.每个输出的值都是在(0,1)；2.所有值加起来和为1.假设是最后线性层的输出，则对应的Softmax function为： 输出经过sigmoid运算即可是西安输出的分类概率都大于0且总和为1。 上图的交叉熵损失就包含了softmax计算和右边的标签输入计算（即框起来的部分） 所以在
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2023-11-22 16:48:44
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第四章. Pandas进阶 4.9 时间序列重采样（resample）在Pandas中，对时间序列频率的调整称为重采样，即时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程，由周统计变成月统计 1).语法： 4.8章 第4点 已介绍过：链接: DataFrame.resample2).示例：import pandas as pd
#重采样：将1分钟的时间序列转换成5分钟
index=pd.date_ra
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2023-12-28 09:28:09
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