具有非同步中频的 QPSK 多速率无线电接收器(IF) 和可重新配置的下采样转换。 为了避免接收信号中的混叠，引入了积分器梳状 (CIC) 滤波器的补偿级联。 由于信道而导致的信号部分延迟需要在接收器中进行定时同步校正，该校正使用基于 Farrow 结构的内插器在匹配滤波器的输出端执行。

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androidstudio 环境下编译ffmpeg

ffmpeg的全部安装包 ，包含 lame-3.99.5 ， libogg-1.3.2 ， libvorbis-1.3.4 ， libvpx ， nasm-2.13.02 ， opus ， x264 ， x265 ，yasm ，fdk-aac-2.0.0.tar.gz ，ffmpeg.zip ，ffmpeg-3.3.1.tar.bz2 ，ffmpeg-4.1.tar.bz2

超紧凑尺寸：18.7×16.0×2.1mm 多导航星座：GPS /北斗/ QZSS GNSS接收机通道：99采集/ 33个跟踪通道 强大的AGPS功能：自主AGPS EASY™/离线AGPS EPO™/在线AGPS QuecFastFix 内置LNA，更好的GNSS灵敏度（-167dBm @ Tracking）：能够使用无源GNSS天线，无需任何额外的LNA 增强型GNSS功能：SDK命令/ AIC / LOCUS / GLP GSM四频段：850/900/1800 / 1900MHz 多种互联网协议：TCP / UDP / PPP / HTTP / FTP / SSL 支持语音，短信，QuecFOTATM，DSSS，OpenCPU 支持蓝牙V3.0：SPP＆HFP-AG配置文件

如下所示： from osgeo import gdal import numpy as np def read_tiff(inpath): ds=gdal.Open(inpath) row=ds.RasterXSize col=ds.RasterYSize band=ds.RasterCount geoTransform=ds.GetTransform() proj=ds.GetTransform() data=np.zeros([row,col,band]) for i in range(band): dt=ds.GetRasterBand(1)

文章开始先讲下交叉验证，这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中，拿出其中的大部分样本进行模型训练，生成模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差，记录它们的平方加和。这个过程一直进行，直到所有的样本都被预测了一次而且仅被预测一次，比较每组的预测误差，选取误差最小的那一组作为训练模型。 下图所示 2.StratifiedShuffleSplit函数的使用 官方文档 用法： from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit St

FF和PA的区别

ENVI+IDL5.3 在IDL中进行栅格运算后，应用raster.Export, outname, ‘tiff’.直接将影像输出，会丢失投影等信息。此时可以用envi_write_envi_file 指定file_type=tiff和map_info，来写出带有投影信息的tiff文件,但这种方法生成tif文件的同时会单独生成一个hdr头文件。 如果想用raster.save方法输出文件,并且将头文件信息写入tiff,可用如下方法,将dat和相应的hdr文件批量转换成tiff。 以下代码用于解决在IDL中运算生成的dat文件批量转换成带有地理信息的tiff文件格式。 （前提是，dat文件的h

基于ffmpeg的视频转换源码，C#