2.1运动的合成与分解教案 pdf文档整理.zip

包含两款支持安卓(Android)离线语音合成（朗读）的演示App源码，采用塘上科技语音合成SDK，支持变声，变音高和语速，无需联网可节省流量。项目请用Eclipse+ADT进行编译，ADT需要v21.1.0-569685或更新的版本。 最新版请从官网http://www.tangsci.cn下载，持续更新。

针对运用压缩感知理论对ISAR目标成像时不同目标所需观测维数和积累时间不同的问题，提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径认知ISAR高分辨成像方法。在对目标稀疏特性认知的基础上，构建了基于目标横向稀疏度和观测积累时间的随机观测矩阵，并给出了成像质量评估标准，实现了对有限雷达资源条件下ISAR目标的高分辨认知成像。仿真结果表明，利用该方法成像，不仅可以减少雷达成像发射脉冲数，而且可以有效减少目标成像的时间，同时还能获得高质量的目标ISAR像。

带有硬件 MIDI 的 ARM 复音波表合成器 这是一个运行在 72Mhz STM32F 32 位 ARM Cortex M3 微处理器上的波表合成器 在这里您可以看到它正在运行，并附加到我的模块上。 它能够通过串行连接直接读取 MIDI，如图所示连接到电路板，并通过 1/8" 音频插Kong输出。 “ARM 复音波表合成器” 该项目使用 Leaf Labs Maple 板，结合 Open Music Lab 的 Audio Codec Shield。 通常，该板将用于为吉他创建简单的单块效果器，因为该板仅具有 128KB 闪存用于存储和 20KB SRAM，但是我已经创建了一个 8 音复音波表合成器 :) 抗锯齿波表正弦、方波和锯齿波在构建时预先计算并存储在闪存中。 它使用 mipmapped 波表，每个八度生成一个。 这个STM32F只有72Mhz，所以核心波表代码非常优化，C

smote的matlab代码

适用于小型和高分辨率图像集的快速稳定的GAN-pytorch 该文件的正式pytorch实施“走向更快，更稳定的GAN训练，以实现高保真的少量拍摄图像合成”，可在找到该文件。 0.数据 本文中使用的数据集可以在上找到。 在对20多个数据集进行测试后，每个数据集的图像少于100个，该GAN会收敛到其中的80％。 对于该GAN可以收敛的数据集，我仍然无法总结出明显的“良好属性”模式，请随时尝试使用您自己的数据集。 1.说明 该代码的结构如下： models.py：所有模型的结构定义。 operation.py：培训过程中的辅助功能和数据加载方法。 train.py：代码的主要条目，执行此文件以训练模型，中间结果和检查点将自动定期保存到文件夹“ train_results”中。 eval.py：将图像从受过训练的生成器生成到文件夹中，该文件夹可用于计算FID分数。 基准测试：我们用

演示泽尼克多项式的合成

利用labview读取图片合成视频

关于DDS集成电路芯片 高速实时信号生成 目前高速实时信号生成的热点问题是直接数字信号生成（DDS），其基本结构可以分为相位累加型DDS和数据存储型DDS。 (1)数据存储型DDS 这种DDS芯片把要产生的信号波形存储于数据存储器，之后以一定的时钟速率将数据读出后送DAC芯片，经低通滤波产生所需的信号波形。其最大的优点是信号产生灵活，可以产生任意波形。问题是波形时间长度受存储量限制。 (2)相位累加型DDS(如图4) 这种DDS芯片采用相位累加器和正弦查找表的方法，可以通过数字控制生成正弦信号、线性调频信号、相位编码信号等多种信号形式，信号时间长度不受限制，因此是目前DDS芯片中的常用类型。其主要问题是只能产生某些特定类型的信号，不能产生任意要求的信号波形。 (3)DDS主要性能指标 描述DDS的主要性能指标包括：(a)时钟频率；(b)输出频率范围：一般为时钟频率的40%；(c)频率分辨率：取决于相位累加器位数、时钟频率；(d)输出杂散：来源于相位截断、幅度量化、DAC非线性；(e)输出相位噪声：来源于时钟不稳、相位截断、幅度量化、DAC非线性等等。 (4)DDS主要优缺点分析 DDS主要优点包括：(a)频率分辨率极高：取决于相位累加器位数、时钟频率；(b)输出相对带宽大：0～时钟频率的40%；(c)频率转换时间极短：可达ns量级；(d)频率捷变的相位连续性；(e)任意波形输出能力；(f)可实现数字调制性能。 DDS主要缺点是： (a)工作频带限制：最高1GHz左右；(b)相位噪声大、杂散抑制差：来源于时钟不稳、相位截断、幅度量化、DAC非线性等等。 (5)DDS当前水平及应用 (a)DDS当前水平(如表2)： (b)DDS应用：通信、雷达、GPS(全球定位系统))、蜂窝基站、图像处理、HDTV等等。

matlab代码clc 图像绗缝 用于纹理合成和传输的图像绗缝 解释 通过将小块拼接在一起来合成图像。 使用 Matlab。 结果 图像绗缝 纹理合成 用法 用于图像绗缝 将所有 Matlab 代码下载到一个文件夹中。 打开 quilt_simple.m 输入“cmdcode_quilt_simple” 用于纹理转移 将所有 Matlab 代码下载到一个文件夹中。 打开 texture_transfer.m 输入“cmdcode_texture_transfer” 指令码 cmdcode_quilt_simple clear; clc; datestr(now) sample = imread('input5.bmp'); outsize = [600; 600]; patchsize = 48; overlap = 8; tol = 0.1; // sample imout = quilt_simple(sample, outsize, patchsize, overlap, tol); imout = imout / 255; imshow(imout); cmdcode_text