Tag: 信号处理

谷歌应用引擎如何操纵图像数据？你如何操纵像素数据？: 我希望能够访问低级像素数据，以使用GAE完成信号处理算法（它消除了BufferedImages和Java.awt.image类的使用）您可以通过以下方式访问图像数据： ImagesService imagesService = ImagesServiceFactory.getImagesService(); Image oldImage = ImagesServiceFactory.makeImageFromBlob(blobKey); byte[] imageData = oldImage.getImageData(); 所以这是问题所在：彩色图像有4个波段（aRGB）但是当你得到图像数据时它是一个1D字节的数组。 1）GAE如何将图像数据存储到字节中？（我想它只是把2D数据放到一维数组中，它是灰度的吗？） 2）你如何操纵图像的各个色带和像素？

使用FFT计算频率时的值错误: 我的错频率，我不明白为什么我得到错误的值。因为我按照指令计算后跟stackoverflow。我使用了来自http://introcs.cs.princeton.edu/java/97data/FFT.java.html的 FFT和http://introcs.cs.princeton.edu/java/97data/Complex.java中的复合体。 HTML audioRec.startRecording(); audioRec.read(bufferByte, 0,bufferSize); for(int i=0;i<bufferSize;i++){ bufferDouble[i]=(double)bufferByte[i]; } Complex[] fftArray = new Complex[bufferSize]; for(int i=0;i<bufferSize;i++){ fftArray[i]=new Complex(bufferDouble[i],0); } FFT.fft(fftArray); double[] magnitude=new double[bufferSize]; for(int i=0;i<bufferSize;i++){ magnitude[i] = Math.sqrt((fftArray[i].re()*fftArray[i].re()) + (fftArray[i].im()*fftArray[i].im())); } double max = 0.0; int index = -1; for(int j=0;j<bufferSize;j++){ if(max < magnitude[j]){ max = magnitude[j]; index = j; } } final […]

非log 2的快速傅里叶变换: 我想用Java实现快速傅里叶变换以进行和弦识别，但我并不是真的得到它。它说样本的数量应该是2的幂，那么对于没有等于2的幂的样本数量的歌曲，我们该怎么办呢？我也想了解STFT。

如何混合PCM音频源（Java）？: 这就是我现在正在使用的内容： for (int i = 0, numSamples = soundBytes.length / 2; i < numSamples; i += 2) { // Get the samples. int sample1 = ((soundBytes[i] & 0xFF) << 8) | (soundBytes[i + 1] & 0xFF); // Automatically converts to unsigned int 0…65535 int sample2 = ((outputBytes[i] & 0xFF) << 8) | (outputBytes[i + 1] […]

使用Goertzel算法检测频率: 我正在尝试编写一个程序，用于使用Goertzel算法检测频率。然而，当我将算法应用于我从AudioRecord read（）方法获得的数据时，幅度不会在目标频率上达到峰值（.ie：它通常在低频上达到峰值）。我误会了什么吗？ protected void detect() { double[] dbSample = new double[bufferSize]; short[] sample = new short[bufferSize]; max_magnitude = 0; while(isRecording){ int bufferReadResult = recorder.read(sample,0,bufferSize); for (int j=0;j<bufferSize&&j<bufferReadResult;j++) { dbSample[j] = (double)sample[j]; } } int freq=0; while(freq<=20000){ Goertzel g = new Goertzel(RECORDER_SAMPLE_RATE,freq,bufferSize); g.initGoertzel(); for(int i=0;imax_magnitude){ max_magnitude = magnitude; detect_freq = freq; } g.resetGoertzel(); freq+=50; […]

Android信号分析+一些filter: 因为世界杯是主要的体育赛事而且Vuvuzelas是世界上最令人讨厌的声音，所以我有一个想法，通过阅读这个新的来明确地删除它们（ http://www.popsci.com/diy/article/2010- 06 / simple-software-can-filter-out-vuvuzela-whine ）告诉我们声音的频率为233Hz + 466,932,1864Hz。我已经自己制作了很多Android应用程序，但从未接触过信号分析和过滤部分，所以这里有几个问题，我不是要求精确的答案，而是可能需要链接和教程来找到可以解决的问题。我猜一款新的Android手机拥有CPU和电源来进行实时过滤。 1）如何拦截来自Jack麦克风的声音 – Line-IN插头 – （我打算用Jack到Jack插头将电视连接到我的手机上）。我的问题是完全软件和编码，我有所有的电线和适配器插入一个插孔到我的Android手机线路IN。 2）是否有一些傅里叶分析库，我可以查看网络上的Java库并将它们导入我的Android项目吗？我真的很抱歉，因为我的问题看起来不准确，但我认为那会很棒。谢谢您的回答。

汉宁（冯汉恩）的窗口: public short[] HanningWindow(short[] signal_in ,int pos ,int size) { for (int i= pos; i < pos+size; i++) { signal_in[i] = (short) ((signal_in[i]) * ( 0.5 * (1-Math.cos( (2 * Math.PI * i) / (size – 1))))) ; } return signal_in; } 我试图用它 pos = (ring+delay*frame_rate*frame_size)%(frame_size*(frame_rate+1)); num = record.read(lin,pos,frame_size); GGSpecSub tempSpecSub = new GGSpecSub(); lin = […]

在Java中组合多个声音流: 我有许多以PCM（PCM_SIGNED 8000.0 Hz，16位，单声道，2字节/帧，小端）编码的语音声音流，我想通过网络发送。为了节省带宽，我目前使用JSpeex对流进行编码。然而，为了节省更多带宽，我希望（如果可能的话）在使用JSpeex进行编码之前将这些多个流组合成单个流。我的DSP知识非常缺乏，我想知道如何在Java中组合流？

MFCC与Java线性和对数滤波器: 我正在用Java实现MFCC算法。在Java中有三角形滤波器和MFCC的示例代码。这是链接： MFCC Java但是我应该遵循用Matlab编写的代码： MFCC Matlab 我的问题是，在Matlab代码中它讨论了线性和对数滤波器，但在Java代码中没有任何关于它的内容。我应该测量对数和线性滤波器的性能，但是我实现了Java代码并且没有任何相关内容。另外我不明白Java代码中的这些fbins和cbins是什么？

如何实现均衡器: 我知道有很多关于均衡器的问题，但是我没有得到我正在寻找的东西。我想要做的是一个均衡器，用于修改音频样本，如： equalizer.eqAudio(audiosamples, band, gain) 我不确定这是否是我想要的确切接口，因为我在实现它们方面对DSP知之甚少（我使用filter，限制器，压缩器但没有制造它们）。所以谷歌搜索我读到我必须对样本进行FFT，这样我得到每个频率范围的数据而不是幅度，按照我想要的方式处理它，然后进行FFT的反转，这样我再次得到音频样本的结果。我寻找了这个FFT的实现，并找到了JTransform for Java。该库具有称为离散余弦变换（DCT）的FFT相关算法的实现。我的问题是：好吧，我是以正确的方式吗？由于FFT给出了有关频率的数据，我应该将一大块样本传递给FFT算法。这个块一定要多大？是否有一本关于DSP编程的好书可以解释均衡器？谢谢！