从与Goertzel算法处理音频信号的结果
我做了一个小信号处理应用程序。它处理在某些频率Goerztel算法音频信号（莫尔斯code）。应用程序保存临时文件到文件系统，录制结束后，开始检测信号。现在，我得到的结果与一群幅度。 我真的不知道那些大小读什么。我该如何去$ C C不同于幅度莫尔斯code $？我该如何阅读？试图找到引用，但无处解释的结果是什么，以及如何阅读。 编辑： 我的莫尔斯code应用程序是用Delphi和使用Wind
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如何计算使用FFT数据的频率是多少？
我想知道数据的频率。我有一点点想法，它可以使用FFT来完成，但我不知道该怎么做。有一次，我通过了整个数据的FFT，那么它给我2个高峰，但我怎么能得到的频率？ 感谢很多提前。 解决方案 假设 X [N] = COS（2 * PI * F0 * N / FS），其中 F0 的单位是赫兹， N =您的正弦波的频率0：N-1 和 FS 是每秒采样的采样率X 。 让 X = FFT（X）。无论 X
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如何找到顶部和底部的时间序列？
首先，这个问题听起来很愚蠢，但它不是根本。也许，这似乎是无法解决的完全由任何算法，但我pretend说，这是。 于是问题。我有图表，例如黄金。我需要找到在顶部和底部的时间轴。问题是我需要找到大落，大衰退开始。问题是，有很多的小不相关的经济好转和经济衰退。 下面的图片为更好的理解 - 红点是，我想找到（不完全，但在某些方面是这样）。 所以，我可能需要过滤掉小的卷起部分和量程比，但不知道该怎么做
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检测从手机的加速计周期性数据
我开发一个Android应用程序，我需要检测用户环境（如走路或开车最小） 我使用的加速度计和所有轴的总和来检测accleration载体。这是工作pretty的很好的方式而走，我可以看到一些periodics值。但我需要以编程方式检测这些poeriods。 请有什么样的数学函数来检测期间设定值吗？我听说傅里叶变换对于那些可用的，但我真的不知道如何实现它。它看起来pretty的复杂：） 请
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其中的算法我应该使用信号（声音）一类分类？
更新这个问题是previously评为“举一个简单的算法，我的名字信号（音）模式检测” 我的目标是检测给定图案的presence在噪声信号。我想检测一个物种的昆虫的记录的声音用麦克风的presence。我已previously记录昆虫的声音以数字格式。 在我没有试图做语音识别。 我已经使用所述输入信号和所述图案之间的卷积来确定其相似性级别。但我认为，这种技术更适合离散时间（即数字通信，在信号发生
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如何检测显著变化/趋势在一个时间序列数据？
所以，我有一个数组的说，25个样品，我会希望能够注意到无论是减小n，或从这些25个样品的时间间隔增加趋势（基本上是25个样品阵列是我的缓冲区被填充每说1毫秒）。 请注意，这是我期待的，而不是单独的衍生金融（因为我会采用有限差分或其它数值微分技术获得）大势所趋。 基本上，我希望我的数据是嘈杂所以即使做过滤等后可能会有起伏。但它的增加或减少，我要找的行为是大势所趋。 我要集成在每毫秒增加/减少行
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DSP算法书
我在寻找到“算法导论”由托马斯·Cormen面向DSP算法类似的一本书。有什么那样彻底Cormen的DSP市场上？ 修改的 我应该说我在找一本书，这是类似于烹饪的快乐。 解决方案 免责声明 - 我不熟悉Cormen书，所以我不太清楚你在找什么 我“数字信号处理入门”的肯·Steiglitz 一个巨大的风扇。它介绍了DSP的概念，如采样，以及简单的过滤的实现，而不依赖于只是数学的说明。食谱相
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检测模式在波
我想读一个心电图一个形象和检测主波的每一个在它（P波，QRS波群和T波）。现在我可以读取图像，并得到这样一个向量（4.2; 4.4; 4.9; 4.7; ......）在心电图的价值再presentative，什么是问题的一半。我需要一个算法，可以通过这个载体行走，并检测每本波的开始和结束。 下面是它的图形之一的例子： 会很容易，如果他们总是有相同的大小，但它不喜欢它的工作原理，如果我知道
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Goertzel算法，以获得相位θ
我使用Goertzel算法来获得一定频率的幅度。 我想现在从它那里得到的阶段，我不知道怎么办。 能否有人解释，并告诉我怎么得到一定-F从这个code的阶段？ 此外，我用它来16kHz的，与采样率44.1。有什么样的最小长度，我可以运行它？ 双AlgorithmGoertzel（int16_t *样品，诠释的采样率，双频率，INT LEN） { 双realW = 2.0 * COS（2
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MFCC与Java线性和对数过滤器
我实现MFCC算法与Java。有一个样品code三角过滤器和MFCC在爪哇。这里是链接：我的问题是，在Matlab的code它谈论性和对数过滤器但没有任何关于在Java的code 。我应该测量的对数的表现 和线性滤波器，但我实现了Java code并没有什么有关。此外，我不明白这些fbins和cbins在Java的code？ 解决方案 Java的code不包括非线性变换，基本映射你的线性频率刻
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线性插值。如何实现这一算法的C？ （Python版本中给出）
存在一个非常好的线性插值法。它的性能最多每输出采样一个多元线性插值需要的。我发现由里昂了解DSP的第三版其描述。这种方法涉及到一个特殊的保持缓冲器。给定一个号码的样品被任意两个输入样本之间插入的，它产生用线性插值输出点。在这里，我已经重写使用Python这种算法： temp1中，TEMP2 = 0，0 。IL = 1.0 / L 因为我在X： 按住= [I-temp1中] * L
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为什么FFT产生复数而不是实数？
所有的FFT实现我们所遇到的结果在复值（与实部和虚部），即使输入到算法是一组离散的实数（整数）。的 这难道不是可能重新present频域的实数方面只？ 解决方案 FFT是根本基础的变化。到其中的FFT改变你的原始信号的基础是一组正弦波代替。为了使这一基础来描述所有它需要能够重新present相位以及振幅的可能的输入;相位重新presented用复数。 例如，假设你FFT只包含一个正弦波信号
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算法删除音轨声音
我想删除的MP3音轨的人声。我搜索谷歌，并尝试一些软件，但他们都不是有说服力的。我打算读取MP3文件，得到的波形和删除波形高于规定的限值。 你有没有对如何进行任何建议。 - 更新 我只想code，可读取MP3文件格式。是否有任何软件?? 解决方案 这是没有那么多的“算法”作为一个“绝招”，但它可能在code实现自动化。它的工作原理主要是为立体声音轨与那里的人声都集中。如果人声的中心，他们
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Android的指南针方向上不可靠的（低通滤波器）
林创建一个应用程序，我需要来定位的ImageView取决于设备的方向。 我用从MagneticField和加速度传感器的值来计算设备的方向与 SensorManager.getRotationMatrix（rotationMatrix，空，accelerometerValues，magneticFieldValues） SensorManager.getOrientation（rota
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数据音频和背部。调制/解调源$ C $ C
我的二进制数据流，并希望将其转换为原始波形声音数据，我可以发送到扬声器。 这是老派的调制解调器做才能通过电话线（生产典型modemish音）来传输二进制数据是什么。它被称为调制。 然后，我需要一个相反的过程 - 从原始波形样本，我要得到确切的二进制数据。这就是所谓的解调 我发现一个特别的方式来做到这一点 - 频移键控。问题是我无法找到任何来源$ C $ C。 您可以点我FSK任何语言的
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数据通信pression算法
我想知道是否有人有数据通信pression算法列表。我知道，基本上是一无所知数据通信pression，我希望更多地了解不同的算法，看看哪些是最新的，还有待了很多的ASIC的开发。 我希望能实现数据的COM pression的ASIC是独立数据的进来的类型（音频，视频，图像等）的 如果我的问题是过于开放式的，请让我知道，我会修改。谢谢 解决方案 有一吨的COM pression算法在那里。你
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C / C ++ /的OBJ-C的实时算法来确定注（不是音高）从声音输入
我要检测没有在球场上，而是在沥青类一唱音符。 所以，无论是C4或C5是不重要：它们必须被检测为C 想象12个半音布置在钟面，与针指向音高集合。这就是我追求！理想情况下，我想能够告诉唱音符是否斑点或稍微偏离。 这是不是$ P $的副本pviously问的问题，因为它引入了约束： 声源是一个人的声音，希望可以忽略不计的背景干扰（虽然我可能需要处理这一点） 八度并不重要，只有音高集合 编
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算法来确定潜在的谐波的基本频率
我试图从声源中提取的基本频率。也许有人在唱A3对着麦克风，所以我想被检测〜110Hz 我的做法是： 在FFT 1024彩车 使用每个区间的相位准确地确定其precise频率 确定峰（一般为50左右） 为了他们最响亮的第一个 （峰值[0]。电力= 1063.343750，.freq = 2032.715088 （峰[1]。电力= 1047.764893，.freq = 3070.605225
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在实时时间序列数据的峰值信号检测
更新：表现最好的算法的到目前为止的 这个问题旨在探讨现有的稳健的方法或算法用于检测突发峰值实时时间序列数据。 我不求快速和明显的答案。我想每一个答案，以提供不同的解决问题的方法，补充了该方法的优点和缺点。 考虑下面的数据集 P = [1 1 1.1 1 0.9 1 1 1.1 1 0.9 1 1.1 1 1 0.9 1 1 1.1 1 1，... 1 1 1.1 0.9 1
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和弦检测算法？
我正在开发软件，取决于音乐的和弦检测。我知道有些算法基音检测，基于倒频谱分析或自相关技术，但它们主要集中在单声道材料识别。但我需要在同一时间用一些和弦识别工作，即多个球场，就像在一个和弦;没有人知道关于这个问题的一些很好的研究或解决方案？ 我目前正在开发一些算法的基础上FFT，但如果任何人有一些算法或技术，我可以用一个想法，那将是很大的帮助。 解决方案 这是一个相当不错的开源项目： 有检测根
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