在这里先说明，本人并没有仔细地去看Android和PulseAudio的音频具体源代码和实现，欢迎指正。 从硬件用料上看，Android能不能做好音质？答案当然是可以的！MOTO的手机音质就做得不错。另外，W700也还可以（输出电平小了点，导致指标不好看）。 从软件和系统上看？答案是NO。高延迟，劣质SRC，这些玩意只能毁了音乐和音频应用。 简单地说，Android是用了一个Google自己开发
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2023-12-22 22:36:57
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FFT用于信号的频谱分析，本项目基于K60开发板（渡鸦）。信号采集在测试初期的信号采集选择了用K60片上ADC以单端模式对1KHz方波进行采集。采用方波的原因：第一，方波的频谱是sa函数，可以清楚的看到谐波。第二，片上ADC的动态范围为0~3.3V，对负电压采集需要进行处理。 ##FFT将ADC采集的时域信号变换到频域 ADC采集的信号以数组的形式存放起来，经过FFT算法将时域转换到频谱。在FFT
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2023-10-24 10:05:59
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一：需求分析通过使用快速傅立叶变换来增加语音谐波的幅度，从而提高语音质量：将时域信号转换为频域，然后处理频谱，然后将其转换回时域。我们的目的在于增加振幅，改善语音质量，确保音频没有削波或失真。将产生的时域信号另存为WAV（16位）并将其包括在提交中。指定增加谐波幅度的量以及声音的变化方式。wavtxtfft -i yyy.txt -o fft.txtyyy.txt可以是一行一个数的格式。也可以是：
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2023-12-19 15:54:43
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# Python 音频处理中的快速傅里叶变换 (FFT)
在现代音频处理领域，快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是一个重要的工具。FFT可以帮助我们将时间域信号转换为频率域信号，进而对音频进行分析、处理和合成。这篇文章将介绍FFT的基本概念，并提供一个Python示例，以帮助读者更好地理解如何在音频处理中使用FFT。
## 1. 快速傅里叶变换简介
傅里叶
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# # file_path = 'D:\\code_python\\KAIR\\visualization\\x0.png'
# file_path = 'D:\\dataset\\test\\classic5\\lena.bmp'
# img = cv2.imread(f
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2023-07-07 16:31:20
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程序设计六：音频的反FFT一：需求分析 FFT变换是将信号从时域转换到频域，这样在时域复杂的信号转换到频域看起来就方便容易了很多。但有时候也需要将频域信号转换到时域，所以这时运用到IFFT变换。逆向快速傅里叶变换(IFFT)的计算原理是将频域（注意频域是复数）数据进行取共轭复数（虚部取反），然后再进行FFT变换，这样便将频域信号转换到时域。因为FFT变换的结果是复数，所以从频域进行FFT变换过来的
在嵌入式领域中，ARM架构一直是最受欢迎的处理器架构之一，而Linux操作系统则是最流行的嵌入式系统之一。音频信号处理一直是嵌入式系统中的重要应用之一，其中FFT（快速傅立叶变换）被广泛应用于音频信号的频谱分析和信号处理。在ARM架构上运行的Linux系统中，实现音频FFT处理是一项复杂而具有挑战性的任务。
首先，要在ARM架构上运行FFT算法，需要充分利用ARM处理器的性能优势和多核处理能力。
原创
2024-04-01 10:14:18
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# 使用Python的FFT进行音频降噪
在音频处理和信号处理领域，降噪是提高音频质量的一个重要步骤。通过傅里叶变换，我们能够将音频信号从时域转换到频域，从而识别和消除不需要的噪声。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python中的快速傅里叶变换（FFT）来处理音频文件并进行降噪，并提供具体的代码示例。
## 什么是FFT？
FFT（Fast Fourier Transform）是一种高效计算
FFT是快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换的快速算法。我们想要利用FFT计算频率或者观察频谱特性，离不开DFT的定义和性质。先简单介绍三个名词。 f 是实际物理频率，表示AD采集物理模拟信号的频率，Fs就是采样频率，根据奈奎斯特采样定理可以知道，Fs必须≥信号最高频率的2倍才能避免产生频谱混叠，也就是说用Fs做采样频率，信号的最高频率为Fs/2。 Ω称为模拟频率。ω称为数字频率。二者的关系ω = Ω
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2024-09-03 21:05:02
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虽然直播落幕，但 Android 的音、视频技术仍然倍受关注！
一、引言Android 提供了常见的音频、视频的编码、解码机制。借助于多媒体类 MediaPlayer 的支持，开发人员可以很方便地在应用中播放音频、视频。只不过使用 MediaPlayer 播放视频时，没有提供图像输出界面。二、MediaPlayer 概述Android 框架
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2024-01-31 22:24:52
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文章目录ffmpeg抽取音视频文件中的音频流音频流类型AAC与m4a的区别AAC与mp3的区别用ffmpeg查看视频的信息用ffmpeg抽取AAC音频流从AAC文件中获取音轨音轨是什么东西分离人声和背景声测试系统介绍安装测试查看效果ffmpeg抽取音视频文件中的H264视频流ffmpeg抽取音视频文件中的H265数据 ffmpeg抽取音视频文件中的音频流音频流类型音频流主流上可分为AAC、m4a
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2024-01-16 22:54:22
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对于麦克风阵列来讲，N个麦克风之间信号是否有延迟，可以通过N个数据之间的相位差来判断。相位差是判断麦克风信号同步性的重要指标之一。 1. 相位和相位差 首先解释一下什么是相位和相位差。 1.1 相位 相位(phase) 是对于一个波，特定的时刻在它循环中的位置：一种它是否在波峰、波谷或它们之间的某点的标度。相位描述信号波形变化的度量，通常以度(角度)作为单位，也称作相角。当信号波形
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2024-06-07 17:40:51
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用于音频处理
ffmpeg 切分音频文件ffmpeg -i 001.wav -ss 0 -t 520 001-slice-1.wav对音频文件001.wav，从第0秒开始切出520秒，存为001-slice-1.wavffmpeg 切分视频文件（关键帧，不重编码，快速但是卡关键帧所以会有不精确）ffmpeg -ss 00:48:22 -i 录制-2263
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2023-10-27 11:08:45
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python图像音频处理-判断相位和幅度的重要性这一步骤思想很简单。分别将两个图像或两个音频做FFT，再选取图像1/音频1的幅度，结合上图像2/音频2的相位，再做IFFT。看返回的图像或音频更接近图像1/音频1，还是图像2/音频2。若是前者，则说明幅度的信息量更重要；若是后者，则说明相位的信息量更重要。 目录python图像音频处理-判断相位和幅度的重要性1.图像处理第一步：两张图片做FFT第二步
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2023-09-08 23:40:04
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关键词：DSP, TMS320C54X，FFT
摘 要：在电子设备中数字信号处理技术越来越多地得到应用，而FFT运算是数字信号处理技术的基石，FFT运算主要由DSP来完成，DSP的FFT运算程序的编写是一项重要工作，但FFT算法程序的编写调试费时费力。TI公司提供了以TMS320C54x系列芯片为基础的DSPLIB库函数，包含FFT运算，使在TMS320C54x系列芯片上进行FFT运算
在STM32F1系列单片机上面实现FFT最近需要做一台基于stm32的示波器。如果测量信号参数，用单片机上面一些传统的方法局限性还是比较大，就开始琢磨直接上FFT。本文将以一个实例来介绍如何使用STM32提供的DSP库函数进行FFT。开始是下载stm32的DSP库，提供一个下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1M28W7WXNsO3QVfkZunh7rg 提取码：s7
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2023-11-24 05:44:43
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# Android FFT频谱分析的基础与实践
在现代数字信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是主要的算法之一，广泛应用于音频处理、图像分析和其他信号分析任务。在Android开发中，通过FFT频谱分析可以挖掘音频信号的频率成分，进而实现音乐可视化、语音识别等功能。本文将介绍FFT的基本概念、在Android中实现FFT的步骤，并提供示例代码。
## 1. 什么是FFT？
FFT（Fast
android编译ffmpeg+x264
编译x264: 下载最新版的x264 ftp://ftp.videolan.org/pub/videolan/x264/snapshots/ 1.解压到指定的目录 2.切换当前目录为该目录 3.创建一个shell脚本build_x264.sh，内容如下： export NDK=/home/robin/桌面/android-ndk-r8
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。Q1、Python中的列表和元组有什么区别？Q2、Python的主要功能是什么？Python是一种解释型语言。与C语言等
本文详细的讲解了FFT的实现，简直是手把手了。我也是慢慢学过来的，知道网上的教程对于初学者不是很友好，所以决定自己写一份博客来记录下来我的经验
最近学校电赛院队招新，出的招新题就是低频示波器的。之前一直没有弄懂FFT，借着这次机会实现了一下。FFT原理详解 FFT，就是快速傅里叶变换，这个操作能够将时域信号转化成频域信号，然后对信号进行分析 这样说可
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2024-06-08 21:23:40
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