LPC是“本地过程调用(Local Procedure Call)”的缩写。所谓“本地过程调用”是与“远程过程调用”即RPC相对而言的。其实RPC是广义的，RPC可以发生在不同的主机之间，也可以发生在同一台主机上，发生在同一台主机上就是LPC。所以在Unix语境下就没有LPC这一说，即使发生在同一台主机上也称为RPC。在历史上，RPC是“开放软件基金会(OSF)”设计和提出的一种用以实现“Unix
皮尔逊相关系数简介wiki介绍皮尔逊积矩相关系数（英语：Pearson product-moment correlation coefficient，缩写：PPMCC，或PCCs，有时简称相关系数）用于度量两组数据的变量X和Y之间的线性相关的程度。它是两个变量的协方差（Cov）与其标准差（std）的乘积之比； 因此，它本质上是协方差的归一化度量，因此结果始终具有介于-1和1之间的值。我们在数学建模
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2023-08-12 15:58:29
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线性预测技术很早（1967年）就已经被应用与语音处理领域，基本概念是：一个语音的采样值可以通过过去若干语音采样值的线性组合来逼近（最小均方误差），能够决定唯一的一组预测系数，而这个预测系数就是题目中的LPC，可以当作是该语音的一个特征。1.优势线性预测最重要的优势在于其可以较为精确的估计语音的参数，而这些极少的参数可以正确的表现语音信号的时域和频域特性。2.基本原理线性预测分析的基本原理是把信号用
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2023-11-28 13:24:33
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LPC
线性预测系数的基本思想：由于语音样点之间存在着相关性，那么当前点/未来点可以用过去的p个样本点进行预测，即
，第二这里使用multiprocessing进程的方式来调用Cdll中的线程，虽然使用threading也可以完成任务，但是后者消耗的Cpu达
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2023-10-06 11:11:05
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文章目录任务1.首先明确操作的原理2.进行操作的思如如下2.1隐藏信息2.2读取隐藏信息3.遇到的问题补充的python函数内容主要是字符串、数字、中文间的转化：4.具体的操作代码的如下4.1读取图片数据4.2隐藏（数字数据），各函数的设计①隐藏数据函数②进行数据的隐藏，同时保存图片中隐藏的点的位置的数据。③定义读取隐藏信息的函数④读取隐藏信息4.4.加密前后的图像的对比4.3隐藏（中文数据），
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2023-11-10 16:49:03
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The syetem will halt when the smmgenericsio read the SIO global reigster with eSPI interface to connect Super IO，but use LPC to connect Super IO, it's ok.Fix: change the ME eSPI setting clock to 24MHz
原创
2017-08-17 10:20:05
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在GPIO控制篇中的延时闪烁LED只用了简单的for循环，为了精确的计时本篇介绍使用SysTick定时器每1ms产生中断，从而实现精确定时的目的。要使用系统节拍定时器主要进行两个部分的配置。1：系统时钟控制。2系统节拍定时器的控制。一，系统时钟控制 LPC1788有3个独立的振荡器。他们是主振荡器，内部
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2024-10-07 15:53:05
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Lpc linux是一种嵌入式系统中常用的操作系统，它为嵌入式设备提供了强大的功能和灵活性。通过Lpc linux，开发者可以轻松地开发各种类型的嵌入式设备，包括智能手机、平板电脑、智能家居设备等等。
Lpc linux的优势之一是其开放源代码的特性，这意味着开发者可以自由地查看和修改源代码，从而定制符合自己需求的操作系统。这为嵌入式设备的开发和定制提供了更大的灵活性和自由度。此外，Lpc li
原创
2024-03-20 10:20:59
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1 优缺点Python 为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池（batteries included）”。优点：用 Python 开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。除了内置的库外，Python 还有大量的第三方库供我们直接使用。当然，我们自己开发的代码通过很好的封装，也可以作为第三方库给别人使用。缺点：运行速度慢，代
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2023-08-09 16:06:24
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https://www.jiwo.org/ken/detail.php?id=2858 尝试使用Process Monitor查看此服务进程的属性，发现此服务提供了一个ALPC端口：\WindowsErrorReportingServicePorthttps://www.hexacorn.com/blog/2019/09/19/silentprocessexit-quick-
原创
2023-08-01 16:31:14
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——————1 特征提取流程 在语音识别和话者识别方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。 MFCC提取过程包括预处理、快速傅里叶变换、Mei滤波器组、对数运算、离散余弦变换、动态特征提取等步骤。 2 快速傅里叶变换 快速傅里叶变换即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的
1. soundfile 库的使用soundfile库是一个Python库，主要用于读取和写入音频文件。它支持多种音频格式，包括WAV、AIFF、FLAC和OGG等。通过soundfile库，用户可以方便地将numpy数组存储到音频文件或者将音频文件加载到numpy数组中。此外，soundfile库还提供了一些函数，用于处理音频数据。它的使用简单且灵活，方便进行音频处理和分析的工作。1.1 rea
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2024-06-20 12:13:24
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工程PythonTutorial4中加入了四个文件：PythonTutorial4.cpp, Tutorial4.cpp, Tutorial4.i, tutorial4.py。这个做法和以前不太一样，前几个工程中用.i文件生成的头文件时，类型的成员函数都是用内联的方式写在头文件中。实际上按C++的使用习惯来说只有简短的函数建议以内联方式实现，其余的函数一般写在另一个对应的.cpp文件中。此处加入的
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2024-04-02 11:21:05
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# 语音信号的LPC编码及其Python实现
## 什么是LPC编码？
LPC（线性预测编码）是一种在语音信号处理和编码中广泛使用的技术。它是一种模型化处理方法，用于描述音频信号的特征，使其更易于存储和传输。LPC通过对语音信号进行分析，利用线性预测模型拟合信号，达到压缩和恢复的目的。
**LPC编码的基本思路**主要是通过线性组合当前样本和过去若干个样本的值来预测下一个样本。通过最小化预测
1.背景Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思2.Dice系数原理及定义公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使用判断两个图片（这里我就指的是X Y）的相似度的，但是在我们的分割任务当中我们通常将0 代表
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2024-01-11 09:22:33
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记录bios学习的点点滴滴，虽然已经学了很长时间才发出来，但就当是温故而知新吧，由于水平有限，难免存在错误，望指正，同时感谢提供的平台。1、LPC定义： Intel所定义的PC接口，将以往ISA BUS的地址/数据分离译码，改成类似PCI的地址/数据信号线共享的译码方式，信号线数量大幅降低，工作速率由PCI总线速率同步驱动，虽然改良过的LPC接口一样维持最大传输值16MB/s，不过所需要
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2024-05-06 10:00:48
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轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
在 S32V234 开发过程中，工程师通常需要用到 CAN 总线传输数据，但在测试时可能会出现 CAN 总线不通的情况。 （CAN 总线没有使能，通过
