过采样和数字滤波有助于降低对ADC前置的抗混叠滤波器的要求。重构DAC可以通过类似的方式运用过采样和插值原理。例如，数字音频CD播放器常常采用过采样，其中来自CD的基本数据更新速率为44.1 kSPS。早期CD播放器使用传统的二进制DAC，并将“0”插入并行数据中，从而将有效更新速率提高到基本吞吐速率的4倍、8倍或16倍。4×、8×或16×数据流通过一个数字插值滤波器，产生额外的数据点。高过采样速率将镜像频率移动到更高位置，从而可以使用较为简单、成本更低、过渡带更宽的滤波器。此外，由于存在处理增益，信号带宽内的SNR也会提高。Σ-Δ型DAC架构使用高得多的过采样速率，将这一原理扩展到极致，因而在现代CD播放器中颇受欢迎。

多算法哈希值计算软件工具支持计算字符串的哈希值和计算文件的哈希值，支持MD5、CRC32、SHA1(160)、SHA-224、SHA-256、SHA-384、SHA-512算法。一个软件即可计算多种算法，非常强大好用！

哈希值计算

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对于给定的列向量 X 和一些值 Y，FINDCLOSESTID2VAL 返回 X 中最接近 Y 的索引，例如： FINDCLOSESTID2VAL([0.1 -1 -0.05 10],0) 将返回 3，因为 -0.05 是最接近 0 的值. 此函数对于时间序列非常方便，您希望获取可能不完全匹配的时间点的 id。 对于中小型“X”和小型“Vals”，此功能非常快。 对于在两个非常大的数组上快速完成相同工作并具有一些附加功能的函数，请参阅 Jos 的 NEARESTPOINT： www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/8939 左上角的图显示了最大值。 'Vals' 的长度与 'X' 的长度，其中 FINDCLOSESTID2VAL (f1) 将比 NEARESTPOINT (f2) 快，包括计算任意长度 'X' 的临界值的方程。

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以下论文中描述的非局部欧几里得中值 (NLEM) 算法的 MATLAB 实现： [1] KN Chaudhury 和 M. Unser，“非局部欧几里得中位数”，IEEE 信号处理信件，卷。 19，没有。 2012 年 11 月。 当前的实现是为了实验用途，在效率方面远非最佳。 例如，它可以使用 *parfor* 循环进行优化，或使用 mex 代码计算欧几里得中值。