用fork()创建两个子进程,再用系统调用signal()让父进程捕捉键盘上来的中断信号(即按Ctrl+C键);捕捉到中断信号后,父进程用系统调用kill()向两个子进程发出信号,子进程捕捉到信号后分别输出下列信息后终止: Child process 1 is killed by parent! Child process 2 is killed by parent! 父进程等待两个子进程终止后,输出如下的信息后终止: Parent process is killed!
2021-11-19 19:52:44 680B linux signal kill
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webrtc中的vad检测。 是从webrtc中把vad检测的代码给提取出来的,在vs2010下编译生成的,其中signal_process编成了静态库,在文件里面也包含。 webrtc vad检测
2021-11-18 14:40:34 1.14MB webrtc vad vs2010 signal_proce
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sgolayfilt:Savitzky-Golay微分滤波器
2021-11-17 15:45:19 4KB signal-processing matlab filter smoothing
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语音非均匀量化前后的输出电平频率分布直方图对比GUI。采样率、bit位数可通过滑块调节,压缩方案通过菜单选择,至少要包括A率以及u率压缩。
2021-11-17 13:38:46 104KB matlab sing signal proc
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JDSP是信号处理工具库,旨在提供适用于Python的科学信号包中的功能。 目的是提供易于使用的API,以对信号执行复杂的操作,从而无需了解处理流水线中的低级复杂性。 快速开始 要获取JDSP的最新稳定版本,请执行以下操作: Gradle implementation 'com.github.psambit9791:jdsp:0.6.0' 玛文 com.github.psambit9791 jdsp 0.6.0 对于JDSP的最新开发版本(未发布): Github git clone --single-branch --branch master https://github.com/psambi
2021-11-16 14:52:26 12.95MB android java signal-processing dsp
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Richard G.LYONS的DSP学习经典书,图文并茂。英文原版E-BOOK,附图清晰,PDF格式, 最新第三版。
2021-11-15 17:22:02 25.79MB DSP Richard G. Lyons
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radar signal analysis and processing (2009新书),一本最近刚出的雷达信号处理方面的书
2021-11-15 17:08:13 10.67MB radar signal
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Matlab代码verilog ECG信号处理使用ModelSim 由于肺音和EMG,使用传感器获取的ECG信号会产生很大的噪音。 可以通过使用大于10的Notch / Peak滤波器来消除由肺部音,EMG引起的噪声,在信号处理器中实施FPGA将使它们大大提高速度。 MATLAB生成8位数据形式的ECG信号。 滤波器系数是使用MATLAB生成的。 离散时间FIR滤波器是使用Verilog代码设计的,可以消除噪声。
2021-11-15 16:48:27 32KB 系统开源
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音频信号的情感识别 这是使用OpenSmile,主成分分析和Scikit-learn库中的分类器从Surrey视听表达情感(SAVEE)数据库中的音频信号进行情感识别的一组灵感。 SAVEE数据库是由萨里大学(University of Surrey)的四名以英语为母语的男性说话者(分别为DC,JE,JK,KL),研究生和研究人员记录的,该数据库包括7种不同情绪的录音和480种英国英语发音。 OpenSmile用于从.wav文件中提取特征,它会生成1582个特征。 之后,我将PCA(主成分分析)用于减少三维。 最后,我使用了不同的算法进行分类。 不同的情感是: Anger Disgust Fear Happiness Sadness Surprise Neutral 结果 算法 模型表现 多层感知器分类器 0.8020833333333334 Logistic回归+ lbfgs解算器
2021-11-14 22:01:51 3.4MB Python
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LombScargle.jl 文献资料 建立状态 代码覆盖率 介绍 LombScargle.jl是一个软件包,用于使用对周期信号的进行快速多线程估计。 提供工具以执行信号频谱分析的另一个Julia软件包是 ,但其方法要求信号在等间隔的时间进行采样。 相反,Lomb–Scargle周期图还使您能够分析采样数据不均匀的情况,这在天文学中是相当普遍的情况,在该领域中,此周期图被广泛使用。 以下文件报告了此软件包中使用的算法: Press,WH,Rybicki,GB 1989,ApJ,338,277(URL: ://dx.doi.org/10.1086/167197,Bibcode: :
2021-11-13 21:19:51 530KB time-series astronomy julia signal-processing
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