奈奎斯特采样率（NyquistSamplingRate）是指在采样定理中规定的最低采样频率，它确保了在采样和恢复信号的过程中，能够无失真地重现原始信号。根据奈奎斯特采样定理，为了避免混叠现象的产生，信号采样和恢复的频率必须满足以下条件：\[f_s\geq2f_m\]其中\(f_s\)是采样频率，\(f_m\)

《数字信号处理》如何合理选择FFT的采样率、采样点数，实现更精确的频谱计算一、前言1.1、知识前提1.2、概念简单介绍（1）频谱混叠：（2）截断效应：（3）栅栏效应：二、举例介绍问题描述Step1Step2Step3Step4三、注意点FFT精度问题一、前言1.1、知识前提为了不影响阅读，在看这篇博

前言提醒：文章内容为方便作者自己后日复习与查阅而进行的书写与发布，其中引用内容都会使用链接表明出处（如有侵权问题，请及时联系）。其中内容多为一次书写，缺少检查与订正，如有问题或其他拓展及意见建议，欢迎评论区讨论交流。文章目录前言互联网127.0.0.1和0.0.0.01.**1

一，代码:funcSetupRoutes(viewEngine*html.Engine)*fiber.App{//创建Fiber应用app:=fiber.New(fiber.Config{Views:viewEngine,})app.Use(recover.New()) //文章模块 articleController:=controller.NewArticleController() articl

sampleSizeInBits每个样本的位数每个样本的位数（sampleSizeInBits）指的是在音频信号中，每个样本的位深度，也就是每个音频样本的数字表示所使用的位数。这一参数直接影响音频的动态范围和音质。常用的为8位16位24位32位1.位深度（SampleSize）8位：每个样本用8位二进制表示，值

在脑成像研究中，分辨率和采样率是一个经常被提及的概念，但分辨率和采样率有时候容易混淆。除此之外，采样深度这个重要的概念却很少被提及。因此，本篇随笔主要内容是为阐述上述三者的概念以及相关联系。概念的明晰了解关系之前，首先需要明晰三者的定义概念，其中分辨率仅会说明时间分辨

SRC（SampleRateConvert，采样率转换）是hifi发烧友老生常谈的一个问题。为了让多个来源的音频可以同时输出给设备，操作系统会将全部的音频转换为同一采样率，比如Android设备会将音频采样率统一转换为48kHz。这篇文章测试了不同安卓设备和版本之间的音频重采样：2021年Android设备SRC（采样

PCM(PulseCodeModulation)原理与工作机制模拟信号采样：PCM的工作流程始于对模拟信号的采样。在固定的时间间隔内，对模拟信号的幅度进行测量，这个过程称为采样。采样的频率称为采样率。量化：将每个采样点的幅度值转化为一个离散的数字值。量化过程中会引入一定的误差，称为量化误

在音频处理中，采样率是一个重要的参数，决定了音频信号的质量和带宽。采样率越高，能够捕捉到的音频细节越多。然而，如果音频的播放采样率与其录制采样率不匹配，会出现一些现象和问题。16kHz音频用8kHz播放现象音频变速（变慢）：16kHz的音频用8kHz播放时，播放速度会变成原来的1/2，即播放时间

Soundfile库是一个Python库，它提供了一种简单的方法来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。安装：pipinstallsoundfile读取文件importsoundfileassfdata,samplerate=sf.read('D:/驿动的心.wav')#读取文件#data数据是一个numpy数组,

目录第一章绪论III1.1课题来源及意义III1.2研究现状及发展态势III1.3课题研究内容III1.4论文特色IV第二章整体仿真与介绍52.1系统整体架构52.2系统整体模拟仿真52.3硬件开发平台选择与介绍6第三章数字下变频93.1信号下变频架构对比与选择93.2信

傅里叶变换是一种强大的数学工具，用于将时间域的信号转换为频率域的表示。它可以帮助我们分析和理解信号的频率成分。然而，是否能够完全还原出原始信号的所有频率成分取决于几个重要因素：1. 采样定理（Nyquist-Shannon采样定理）采样率：傅里叶变换能够准确还原信号的前提是信号的采样

最近调试音频驱动，顺便整理学习了一下i2s、alsa相关知识，整理成了几篇文章，后续会陆续更新。喜欢嵌入式、Li怒晓得老铁可以关注一口君账号。1.音频常用术语名称含义ADC（AnalogtoDigitConversion）模拟信号转换为数字信号AEC（AcousticEchoCancellor）回声消除AGC（A

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