上一节主要介绍了关于语音听觉的相关内容，从本节开始，我们将展开一系列关于语音时域信号分析、频域信号、线性预测分析、倒谱特征等相关内容。
在Matlab中使用汉明窗设计低通滤波器可以通过fir1函数实现。汉明窗通常用于设计滤波器，可以提供更突出的频率特性。
数字信号处理中通常是取其有限的时间片段进行分析，而不是对无限长的信号进行测量和运算。具体做法是从信号中截取一个时间片段，然后对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。信号的截断产生了能量泄漏，而用FFT算法计算频谱又产生了栅栏效应，从原理上讲这两种误差都是不能消除的。在FFT分析中为了减少或消除频谱能量泄漏及栅栏效应，可采用不同的截取函数对信号进行截短，截短函数称为窗函数，简称为窗。
这里该包的安装我直接附上我们师姐写过的一篇文章，里边的介绍很详细： 戳这里！！！跳转到文章链接地址
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第36章 FIR滤波器的Matlab设计(含低通，高通，
生成 N X = 1024 个由正弦曲线和组成的信号样本。正弦波的归一化频率为 2π/5 rad/sample 和 4π/5 rad/sample。较高频率的正弦波幅度是另一个正弦波的幅度的 10 倍。
MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。例如：对于一帧有512维(采样点)数据，经过MFCC后可以提取出最重要的40维(一般而言)数据同时也达到了将维的目的。
这里主要是对窗函数的简单应用做些介绍，是在已知滤波器阶数的情况下，设计滤波器。多数情况下，在不能直接知道滤波器阶数的时候，可参考“http://www.cnblogs.com/sunev/archive/2011/11/23/2260579.html”。
共振峰：当把声道看成一个发音的腔体的时候，激励的频率达到他的固有频率，则声道会以最大的振幅来振荡，即产生共鸣，这个频率称为共振频率(formant frequency)，简称共振峰(formant)
数字角频率w、模拟角频率Ω之间的关系为 w=Ω/Fs,所以 w = 2*pi*f/Fs ,f为模拟频率；
由于矩形窗突然被切断，频谱旁瓣相对幅度过大，造成泄漏分量很。因此，与FIR路一样，我们想到了其它窗。
1、云壁： 高耸入云的峭壁。唐 卢纶 《虢州逢侯钊同寻南观因赠别》诗：“放鹤登云壁，浇花遶石坛。”
在Vivado调用fir滤波器时，我们会遇到需要填充滤波器抽头系数的问题，手工计算又不现实，所以在此向大家介绍一个生成系数的工具。
一、实验目的 1． 熟悉线性相位 FIR 数字滤波器特性。 2． 了解各种窗函数对滤波特性的影响。 3． 掌握用窗函数法设计 FIR 数字滤波器的原理、方法及计算机编程。
MFCC(梅尔倒谱系数)的算法思路 读取波形文件 汉明窗 分帧 傅里叶变换 回归离散数据 取得特征数据 Python示例代码 import numpy, numpy.fft def mel(f): return 2595. * numpy.log10(1. + f / 700.) def melinv(m): return 700. * (numpy.power(10., m / 2595.) - 1.) class MFCC(objec
今天给大侠带来FIR数字滤波器设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第三篇，FIR数字滤波器设计，包括窗函数法设计FIR滤波器、频率采样法设计FIR滤波器以及基于firls函数和remez函数的最优化方法设计FIR滤波器。话不多说，上货。
⚫ 加窗：分帧后，每一帧的开始和结束都会出现间断。因此分割的帧越多，与原始信号的误差就越大， 加窗就是为了解决这个问题，使成帧后的信号变得连续，并且每一帧都会表现出周期函数的特性。
最近着手把CSK移植到DSP中，先看一些DSP中图像处理的一些例子，第一件事当然就是怎么把图像数据倒入CCS工程中了，去年倒是用过一点CCS，再拿起来已经忘得差不多了，这篇文章主要记录一些学习的过程：
论文才刚开始看，但是代码先跑了一下看结果，有一点小坑，记录下： 首先去论文的github上去下载代码：点这里 readme里其实写了怎么搞：
理查德·韦斯利·汉明（1915年2月11日-1998年1月7日，83岁）是美国数学家，他的工作对计算机工程和电信有许多影响。他的贡献包括汉明代码(利用汉明矩阵）、汉明窗口、汉明数、球体填充（或汉明界）和汉明距离。
本文提供 MMTracking 里单目标跟踪（SOT）任务的食用指南。后续单目标跟踪的食用指南也在路上哦～
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第27章 FFT的示波器应用 特别声明：本章节内容整理自
先设置信号源为正弦波，频率8KHz，幅度15，帧头01111110，8bit为01010101，前向保护设置为1111000000000000。
汉明距离（Hamming Distance），就是将一个字符串变成另一个字符串所需要的替换次数。
有一段时间没有看tracking了，前面一个月老师没有找，我也没有看文章，主要去看c++和cs231n去了。上周一老师找了我一次，于是赶紧把tracking又拾起来，把老师给的视频在前面的代码上跑了下，这周又看了篇新论文。 最开始的应该是MOOSE，作者没有给源码，所以论文理解得并不是很透彻，CSK以及KCF/DCF都是仔细研究了源码的，自认为还算比较了解了，接下来的CN,其实了解了KCF/DCF就很简单了，无非是另一种多特征的融合，融合方式都差不多。 昨天开始看DSST，只看了前面的部分，后边的实验没有怎么看，又去看了下matlab的源码，代码结构很清晰，因为框架还是CSK得大框架，结合作者的注释很快就看完了，做个整理。 MOOSE paper 是跟踪领域相关滤波的第一篇文章，开创性意义。 CSK paper 利用循环矩阵解决了训练量的问题，不用在进行随机仿射来得到样本。这个是单通道的， 作者只使用了灰度信息。 KCF/DCF paper 和CSK是同一个作者，和CSK的改进很小，主要贡献和CSK相比在于提供了一种把多通道特征融合进相关滤波框架的方法。 CN paper 和KCF/DCF是同一时期的，不同的是用了颜色通道，论文里作者比较了各种颜色空间的表现。 DSST paper DSST解决了另外一个关键问题，那就是尺度更新。 这5篇文章是相关滤波的基础，今天这里主要写一下DSST的论文思路。
汉明重量是一串符号中非零符号的个数。因此它等同于同样长度的全零符号串的汉明距离。在最为常见的数据位符号串中，它是1的个数。
近日，90 岁的 IEEE 终身 Fellow、以色列科学家 Jacob Ziv 因其「对信息论和数据压缩技术的重要贡献和杰出研究领导地位」获得本年度的 IEEE 荣誉勋章。
今天给大侠带来基于FPGA的扩频系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，中篇。话不多说，上货。
章文嵩、利启诚、方汉、谢华刚、苏哲、魏永明，他们的黄金时代。 作者 | 林觉民 张进 编辑 | 王亚峰 人活着，总要有一些可以固执坚守的信仰。 1 从爱好者到贡献者 不疯魔不成佛 1995年的一天，长沙电信局局长正在听取一个汇报，这是一个关于长沙信息港建设的项目，汇报者是一个身材瘦削、娃娃脸的男生，看起来可能才刚过20岁。 这位局长脸色一变，直接问了句：“你们公司没人了吗，怎么派一个小孩来汇报？” 这里不能怪局长看不起小孩子，实在是那个项目太大了，预算的经费在2700万元左右，如果按照实际购买力计算，可能相
8月11日晚间，中芯国际发布了未经审核的2022年第二季度财报，营收达19.032亿美元，同比增长41.6%；毛利达7.505亿美元，同比增长85.3%，毛利率为39.4%。
: 描述某个信源在某一试验信道传输下的失真大小, 它对信源和信道进行了统计平均, 是从总体上描述整个系统的失真。
编写一个函数，输入是一个无符号整数(以二进制串的形式)，返回其二进制表达式中数字位数为'1'的个数(也被称为汉明重量)。
今天给大侠带来基于FPGA的扩频系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第一篇，下篇。话不多说，上货。
《Redis设计与实现》读书笔记（三十五） ——Redis 二进制位数组及SWAR汉明重量算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、基本概念 redis提供了setbit、getbit、bitcount、bitop四个命令用于处理二进制数组，称为bit array，又叫位数组。 setbit命令用于位数组指定偏移量上的二进制设置值，偏移量从0开始计算，值可以是0或者是1。 getbit获取指定位置上的值。 bitcount统计位数组里面，值为1的二进制位的数量。 bitop可以有and、or、xor，即
博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 祝大家开工大吉 视频版
目录[-] 数据挖掘中经常需要度量样本的相似度或距离，来评价样本间的相似性。特征数据不同，度量方法也不相同。 欧式距离 欧式距离（Euclidean Distance）在数学上表示n维空间中两
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二进制中1的个数是汉明重量(Hamming Weight)的一种,广泛应用于二进制比较等操作中,举例来说,二进制 1011 的汉明重量便是 3,因为该二进制中总共包含 3 个 1.
所谓重构是这样一个过程：在不改变代码外在行为的前提下，对源代码做出修改，以改进程序的内部结构，从而使代码变得易于理解，可维护和可扩展。本质上来说重构就是在代码写好之后改进它的设计。
编写一个函数，输入是一个无符号整数，返回其二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数（也被称为汉明重量)）。
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
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