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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            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            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            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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            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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            # 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
                                                                                    
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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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            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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                   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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            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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            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             
                
         
            
            
            
            DataFrame.resample(规则,how = None,axis = 0,fill_method = None,closed = None,label = None,convention ='start',kind = None,loffset = None,limit = None,base = 0,on = None,level =无)重新采样时间序列数据。频率转换和时间序列重采样的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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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            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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            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            
                
         
            
            
            
            # 重采样技术在数据处理中的应用
在数据分析和机器学习中,重采样(Resampling)是一项重要的技术,它用于提高数据集的代表性、平衡数据分布,或者在模型评估中提供更可靠的结果。本文将介绍重采样的基本概念,常见的重采样方法,并通过Python示例代码进行演示。
## 什么是重采样
重采样是指在已有的数据集中进行样本选择,常用于以下几种情况:
1. **提高样本量**:在样本量不足的情况下            
                
         
            
            
            
            【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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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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