• 《Arduino计算机视觉编程》一3.2 传感器数据采集

    通过这种简单的推断有可能确定最佳的采样频率。3.2.2.3 处理噪声如果我们要从传感器中捕获数据,那么捕获的实际测量值里面会包含噪声。在实践中完全消除噪声是不可能的,但是可以把噪声降到一个可接受的范围内。...
    文章 2017-05-25 3804浏览量
  • 视频、音频打时间戳的方法及其音视频同步(播放)原理

    常用的音频采样频率有8kHz、11.025kHz、22.05kHz、16kHz、37.8kHz、44.1kHz、48kHz等,如果采用更高的采样频率,还可以达到DVD的音质 对采样率为44.1kHz的AAC音频进行解码时,一帧的解码时间须控制在23.22毫秒内。...
    文章 2017-07-21 2190浏览量
  • Linux性能优化2.2 Linux性能工具:CPU

    采样模式下,vmstat间隔delay参数指定的秒数输出系统统计数据,而采样次数由count给。清单2.3第一行的统计数据和之前一样,是系统启动以来的均值,但之后就是定期采样。本例展示系统的活动非常少。通过查看b列...
    文章 2017-05-02 1778浏览量
  • 数据科学家应当了解的五个统计基本概念

    采样和欠采样是用于分类问题的技术。例如,我们有1种分类的2000个样本,但第2种分类只有200个样本。这将抛开我们尝试和使用的许多机器学习技术来给数据建模并进行预测。那么,过采样和欠采样可以应对这种情况。请...
    文章 2018-10-26 1559浏览量
  • WebRTC 音视频同步原理与实现

    时钟的精度由 RTP 负载数据的采样频率决定。音频和视频的采样频率是不一样的&xff0c;一般音频的采样频率有 16KHz、44.1KHz、48KHz 等&xff0c;而视频反映在采样帧率上&xff0c;一般帧率有 25fps、29.97fps、30fps 等。...
    文章 2021-03-05 384浏览量
  • 机器学习中的大数据集

    采样还是下采样:由于不平衡的数据本质上是以不同的权重惩罚多数类,所以解决这个问题的一个方法是使数据平衡。这可以通过增加少数类的频率或通过随机或集群抽样技术减少多数类的频率来实现。过度抽样与欠抽样以及...
    文章 2019-06-19 1829浏览量
  • 详解语音处理检测技术中的热点——端点检测、降噪和...

    左面的是时域信号,右面的是对应的频谱,时域信号一般关注的是什么时间取什么值,频域信号关心的是频率分布和振幅。有了以上的理论作为基础,理解降噪的原理就容易多了,噪音抑制的关键是提取噪声的频谱,然后将含...
    文章 2017-08-01 1127浏览量
  • 在使用过采样或欠采样处理类别不均衡的数据后,如何...

    那么产生这个问题的原因是什么呢?让我们来看下面的一个关于过采样的简单实例。最简单的过采样方式就是对占比类别较小下的样本进行重新采样,譬如说创建这些样本的副本,或者手动制造一些相同的数据。现在,如果我们...
    文章 2017-10-16 9843浏览量
  • 【傅里叶变换】

    傅里叶变换后,其实还是个叠加问题,只不过是从频率的角度去叠加,只不过每个小信号是一个时间域上覆盖整个区间的信号,但他确有固定的周期,或者说,给了一个周期,我们就能画一个整个区间上的分信号,那么给定一...
    文章 2015-04-22 1240浏览量
  • 用 Python 和 Numpy 实现音频数字指纹特征识别

    因此为了保证你可以准确地采样(或者‘看到’)高频率的运动(如‘转圈’),你需要以更高的频率采样(或者说‘睁眼’),准确的说,我们需要用运动两倍的频率采样才能确定我们可以觉察到。就音频录制来说,广泛接受...
    文章 2017-10-18 4063浏览量
  • 基于TensorFlow,人声识别如何在端上实现?

    3)采样频率加速:如果音频的采样频率过高,选择下采样,处理的频率最高设定为 32kHZ。4)多线程加速:将音频拆分为多个片段,采用多线程并行处理。并根据机器的能力配 置线程数,默认为4个线程。图2.10 算法工程端...
    文章 2018-05-14 2100浏览量
  • RTP协议分析和详解

    从前面提出的功能需求,可以推测RTP封装中应该有同步源和时戳等字段,但更为完整的封装是什么样子呢?请看图2。图 2 RTP的头部格式 版本号(V):2比特,用来标志使用的RTP版本。填充位(P):1比特,如果该位置...
    文章 2017-07-21 6754浏览量
  • 深度学习贝叶斯,这是一份密集的6天速成课程

    如下所示当我们不知道隐变量 Z 的情况下,最大化从 Z 中采样出样本 X 的概率,就能推导最大化变分下界,这也是变分自编码器最核心的表达式。变分自编码器中最大化变分下界(ELBO)就可以作为整个模型的优化目标,...
    文章 2018-09-26 3055浏览量
  • 实战演练:洞若观火-治堵之道在清源

    服务器的资源消耗情况、业务的影响范围,这两部分数据也是需要了解的,比较简单此处没有贴问题现象已经明白了:数据库 1:28 分开始出现会话阻塞,增长速度很快阻塞时伴随着严重的 library cache lock 等待事件 ...
    文章 2018-07-09 1439浏览量
  • 【干货储备】C++性能优化

    插桩测试的开销随测试范围而变,虽然函数调用开销较低,但依然存在开销,而且测量的时钟周期都可能带来问题,所以插桩本身可能影响测试结果,但是结果相对较为精确、稳定,适合对单个函数进行性能调优。...
    文章 2021-09-30 139浏览量
  • 带你读《5G NR物理层技术详解:原理、模型和组件》之...

    从传播角度,当用固定增益天线发射功率时,没有频率依赖性,因为在这种情况下,任何远场处的功率通量密度都与频率无关。替代固定接收天线增益的另外一种方式是保持接收天线孔径恒定,不随频率改变。当使用固定发射...
    文章 2019-11-18 3577浏览量
  • 【Android 直播软件开发:音视频硬解码篇】

    根据奈奎斯特采样定理:为了不失真地恢复模拟信号,采样频率应该不小于模拟信号频谱中最高频率的2倍。根据以上分析,PCM的采集步骤分为以下步骤: 模拟信号->采样->量化->编码->数字信号 音频采样 采样...
    文章 2020-08-25 243浏览量
  • 基于TensorFlow Lite的人声识别在端上的实现

    采样频率加速:如果音频的采样频率过高,选择下采样,处理的频率最高设定为32KHz。多线程加速:将音频拆分为多个片段,采用多线程并行处理。并根据机器的能力配置线程数,默认为4个线程。图2.10 算法工程端选取的...
    文章 2018-04-26 1805浏览量
  • MAB问题的解法与应用

    它们区别主要在于使用的思路不一样,UCB算法是使用霍夫丁不等式推导的置信区间上界来给每个老虎机打分,汤普森采样算法则是基于贝叶斯公式计算每个老虎机的Beta分布,然后从分布中采样进行打分。代码实现参考:...
    文章 2021-10-11 25浏览量
  • Service Mesh 双十一后的探索和思考(下)

    数据采样:对于持久化的数据(包括二进制数据、流量特征数据、内存镜像和静态配置),通过配置中心控制采样开关和采样频率,在开关开启的情况下,根据采样频率开启采样窗口,每个采样窗口内同一个业务类型采集一笔...
    文章 2021-07-13 96浏览量
  • 干货|深度学习的实践应用之路

    采样/欠采样:“过采样”指的是将稀缺类别的样本以更高的频率展示给算法;而“欠采样”的意思则相反。从算法的角度来看,这两种方法的结果是一样的。这两种方法相对于前面的方法好处在于没有样本是被忽略的。消极...
    文章 2017-08-01 1012浏览量
  • YUV格式详解

    有一种表示法可用来描述 U 和 V 与 Y 的采样频率比例,这个表示法称为 A:B:C 表示法: 4:4:4 表示色度频道没有下采样。4:2:2 表示 2:1 的水平下采样,没有垂直下采样。对于每两个 U 样例或 V 样例,每个扫描行都包含...
    文章 2013-07-22 1295浏览量
  • 带你读《传感器系统:基础及应用》之三:放大器和滤波...

    稳定性问题频率响应误差在运算放大器的开环形式中是普遍存在的,这些误差可以通过反馈消除掉,因为对于运算放大器来说,如果开环增益非常大,那么开环传递函数对闭环传递函数的影响是可以忽略的。未建立在模型中的...
    文章 2019-11-11 754浏览量
  • 关于‘文件存储格式’和‘文件内容格式’需要掰一掰的...

    当连续的采样按采样频率原样再展现出来,也即挠动空气也达到同样的指标,人们的耳杂就能从这些间断的声振中恢复内容来,越密,越和原声音相仿。这些间断的数值存储到一个文件中,以便能长期存储,并且文件头描述着...
    文章 2015-02-12 948浏览量
  • 分布式调用跟踪与监控实战

    分析异常个体只是链路分析的第一步,分析异常个体之后,能够自动提醒用户或者是自动处理异常情况才是后续的关键问题,而不是人工去检查每个报表中是否存在异常。实现原理 在分析调链实现的原理之前,首先需要...
    文章 2017-05-03 13278浏览量
  • 独家|一文读懂机器学习中的贝叶斯统计学

    如果你是一个精明的机器学习专家,你可能会提出某种无监督的方法,如(受限制的)波耳兹曼机,它能够了解“正常”的发电厂是什么样的,从而知道什么时候发生了错误(事实上,这是正人们预测核电厂正常运行情况的一种...
    文章 2019-08-22 4804浏览量
  • 简单易学!一步步带你理解机器学习算法——马尔可夫链...

    有了这些示例,你就可以问这样的问题:“什么是参数的平均值和可信区间?例如,假设你有合适的参数模型的后验概率密度是某个函数f(x,y)。然后,计算参数 x的平均值,你可以这样计算 你可以简单地读作“x乘以参数(x,y...
    文章 2016-12-22 29451浏览量
  • Recommender Systems协同过滤

    1.反用户频率什么?2.二次采样怎么搞?3.item——basedCF中还会买与买过的物品相似的物品吗?如果是,意义何在?莫非这就是“喜欢该物品的还喜欢.”(购买过还购买了,这种一般是关联规则推荐,而且物品往往是不...
    文章 2015-05-14 837浏览量
  • 浏览器音频流获取

    什么速度还原,就是采样率的问题。如果每秒采样 1 个单位,那么 2 frame 播放时间就是 2 秒。如果每秒采样 2 个单位,则 2 frame 播放时间 1 秒。(我们代码中用 48000Hz) 这几点说清楚后,就能明白,PCM 就是...
    文章 2019-11-08 1453浏览量
  • Cache Line 伪共享发现与优化

    而 Remote HITM,意思是跨 NUMA 节点的 HITM,这个是所有 load 操作里代价最高的情况,尤其在读者和写者非常多的情况下,这个代价会变得非常的高。对应的,Local HITM,则是本地 NUMA 节点内的 HITM,下面是对 perf ...
    文章 2018-02-11 3718浏览量
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