HTML5 Canvas正弦波 正弦波或正弦波是描述平滑的周期性振荡的数学曲线。 正弦波是连续波。 y（t）= Asin（ 2Πf + φ ） 在哪里： 振幅（A）：正弦波的振幅是它从零开始达到的最大距离。 由于正弦函数在+1到-1之间变化，因此幅度为1。 频率（f）：正弦波的频率是每秒发生的完整周期的数量。 波长：波长是周期波的空间周期，该周期是波形状重复的距离。 波长和波数与速度和频率相关，如：k = 2Π / λ = 2Πf / v = ω / v 这里 使用javascript进行数据可视化 将产品的销售数据显示为多折线图（JavaScript，canavs.js） 将数据显示为单个饼图（JavaScript，canavs.js） 将数据显示为多重饼图（JavaScript，canavs.js） 将数据显示为简单条形图（JavaScript，canavs.js

基于STM32语音输出保姆级教程---超详细 基于STM32播放存放在FLASH里面的WAVE格式音频，用双缓存的方式输出，超级流畅，占用资源超级少。 需要有FLASH，并且已经把文件存放在FLASH里面，具体怎么把音频存入FLASH可以参考我另一篇文章。 调用只需要两个步骤： 1.上电时，调用void Audio_Init(void)函数，进性初始化整个语音播放模块 2.在循环里面或者在线程里面调用void WAVE_update_data(void)函数，这个函数是缓冲函数，双缓存缓冲的方式，从flash里面读取数据进性缓存 FLASH驱动需要自己去完善 其他还有不明白的可以私信我，第一时间回复

vs运行matlab代码使用MMSE标准对毫米波系统进行混合波束形成 介绍 Matlab仿真代码，用于使用MMSE准则进行毫米波系统的混合波束成形。 该论文于2019年1月发表在IEEE通信事务上。如果这些代码对您的工作有所帮助，您可以选择引用该论文，而不是必需的。 可以在以下位置找到本文的pdf文件： IEEE链接： Arxiv链接：。 另外，我建议我的最新工作是使用深度学习解决HBF设计问题。 这项工作可以参考 IEEE链接： Arxiv链接： 并且所有代码都在打开。 我仅针对窄带情况更新代码，但对宽带的扩展非常简单。 可以参考我的另一个名为“ August_mmwave”的存储库。 但是，后者的格式不好，因此不易阅读。 我现在没有足够的时间，所以也许将来会更新。 如何使用 这段代码确实是要使用的。 首先，您应该将所有软件包全部添加到路径中，以便可以使用这些功能。 然后，直接运行main_vs_SNR.m文件。 内容 这些代码包括我的论文中提到的几种算法，这些便捷的API都可以轻松引用所有这些算法。 结尾 由于时间限制，我最近不会更新它。 但是，如果您有任何问题，可以直接通过电子邮

a code to generate jonswap wave spectrum

在windows系统中，使用Wave 相关API进行采集播放音频，使用线程模式代替回调模式解决设备插拔死锁问题

WAVE1609.2标准，涉及车载网应用程序和管理消息的安全服务

音乐播放器设计是为了达到用单片机播放出音乐的目的，利用单片机汇编语言中的延时子程序产生不同的延时时间，通过蜂鸣器不断地取反，使其发出不同频率的声音;通过音长的延时子程序的循环次数来决定一个音节的持续时间。从而完成了一首歌中每一个音符发出所必备的音色和音长。同时运用查表程序，连续不断地查出每一个音符，从而实现播放出音乐的目的。该设计体现出了单片机的多功能性，使用单片机播放音乐成为可能。

BayHunter v2.1 BayHunter是一个开源Python工具，用于执行表面波色散和/或接收器功能的McMC多维贝叶斯反演。 该算法遵循数据驱动策略，并针对速度-深度结构，层数，Vp / Vs比和噪声参数（即数据噪声相关性和幅度）进行求解。 包装内提供了正向建模代码，但可以轻松地用自己的代码替换。 也可以添加（完全不同的）数据集。 BayWatch模块可用于在运行时实时进行反转：这使您很容易看到每个链如何探索参数空间，数据如何拟合和模型如何变化以及反转的方向。 引文 詹妮弗·德瑞琳（Dreiling） Tilmann，Frederik（2019）：BayHunter-接收机功能的McMC多维贝叶斯反演和面波频散。 GFZ数据服务。 应用实例 Dreiling等。 （2020年）：斯里兰卡的地壳结构，是通过使用贝叶斯方法对地表波色散和接收器函数进行联合反演而得出的。 地球物

项目上需要，用C++做的可生成Wave 格式音频文件。

matlab跳过代码直接运行Vicario Lab Spike排序和数据预处理（Efe的设置） 多单元，单单元检测并转换为.npz数据，以便在Python中灵活高效地进行分析。 大纲 单个单元检测：尖峰分类。 使用matlab脚本vicario_lab_spikesorting.m ，它要求完全无监督的尖峰排序。 多单元检测：阈值MUA。 使用秒杀2脚本STD_Threshold2Matlab.s2s 。 将存储的.smr文件的MUA和SUA数据导出为.mat格式。 使用spike2脚本Spike2Matlab_AllChannel_Batch_v0.1.s2s或在STD_Threshold2Matlab.s2s使用导出功能。 根据文件名组合来自主计算机和从计算机的数据。 使用matlab脚本combine_efe_left_right.m 。 对于每个实验条件（记录会话，对应于来自主计算机和从计算机的一对.smr文件），组合来自不同鸟类的数据并以.npz格式存储数据。 使用mdlab.py函数。 在基于mdlab.py Python中分析数据。 程序 一，原始数据组织 从主计算机和从