杰理AC692系列芯片开关机POPO声办法知识点总结 一、概述 本文档对杰理AC692系列芯片开关机POPO声办法进行了总结，涵盖了AC692系列芯片的多个方面，包括软件问题、升级复位、播放手机铃声、RTC睡眠、蓝牙连接、DACVDD电压控制、FM模式播放、音频文件播放、蓝牙播放和PWM输出参数等方面。 二、软件问题 1. AC692X软件问题整理链接：https://pan.baidu.com/s/1kjhBSPTfegAm3xRpuVv8NA 提取码：fxq3 三、升级复位 1. AC692X的升级复位可以选择软复位跳转和绝对地址跳转 四、播放手机铃声 1. 来电时样机播放手机铃声 五、RTC睡眠 1. V200版本SDK进入RTC睡眠以后RTC时钟不走 六、蓝牙连接 1. V200版本SDK有一些安卓手机会出现无法蓝牙无法回连问题 七、DACVDD电压控制 1. 控制开关DACVDD电压 八、FM模式播放 1. V2.0SDK FM模式播放最大音量MP3提示音可能有杂音 提示音播完以后FM可能会没有声音了 2. V2.0SDK最大提示改用播放音频文件时一直按vol+解码提示音被打断 九、蓝牙播放 1. 手机音量一格蓝牙播放可能会断断续续 十、mute函数 1. 在使用is_dac_mute和is_auto_mute两个函数时应注意两个的接口的意义 十一、OUTPUTCHANNEL设置 1. 692X的OUTPUTCHANNEL对比690X的设置有修改 十二、PWM输出参数 1. 692X 3路PWM输出参数 十三、播放状态获取 1. 获取对箱主机和从机的播放状态 十四、总结 本文档总结了杰理AC692系列芯片开关机POPO声办法的多个方面，涵盖了软件问题、升级复位、播放手机铃声、RTC睡眠、蓝牙连接、DACVDD电压控制、FM模式播放、蓝牙播放和PWM输出参数等方面，旨在帮助开发者更好地理解和使用AC692系列芯片。

采用windows vista之后最新的mm device api，进行基于core audio的音频采集，启用windows内部实现的回声消除， 系统会将正在输出的音频信号，从麦克风采集到的音频里面过滤掉，使其只包含来着计算机外部的声音。比如人的语音。 系统要求vista及以上，xp不可用，xp可移步至directsound全双工采集，启用AEC回声消除效果的参考代码

根据本安电路设计原则设计了一款矿用本安型声光报警器,详细介绍了报警器的工作原理,本安电源、语音报警电路、LED发光阵列、交流触发电路的设计以及软件设计。该报警器能够区分打点点数给出起车信号,并且具有升级方便、适用性强的特点。

基于光纤延时声光调制器(AOM)频移自差拍法实验研究了不同线宽激光的功率谱特性，并作了相关的仿真分析；同时，提出了利用短光纤测量窄线宽激光器线宽的一种简单方法。当光纤延时时间小于激光器的相干时间时，自差拍频谱的3 dB带宽不能直接用于标定激光线宽。理论分析和实验均表明，此时激光的线宽信息主要由自差拍频谱中两翼的周期性振荡成分决定，几乎不受中央尖峰的影响。根据最小二乘法理论，对实验所测的自差拍频谱进行理论拟合可获得待测激光的线宽。该方案基本不受延时自差拍系统最小分辨率的限制，可以用于激光线宽的快速测量，特别是窄线宽激光的测量。

YOLOv8是一款基于深度学习的实时目标检测系统，它在YOLO系列的基础上进行了优化，提高了检测速度和精度。在“区域声光报警+计数”的应用中，YOLOv8被用来识别特定区域内的物体，并对这些物体进行计数。这种技术常用于安全监控、仓库管理、生产线自动化等多种场合，当检测到的目标数量达到预设阈值时，系统会触发声光报警。 YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段的目标检测算法，它的核心思想是将目标检测问题转化为回归问题，直接预测边界框和类别概率。YOLO系列自YOLOv1发布以来，经过不断的改进，发展到了现在的YOLOv8。每个版本都针对速度、精度或两者进行了优化。YOLOv8可能引入了新的网络结构、损失函数改进、数据增强策略以及训练技巧，以提升模型性能。 区域声光报警功能是指YOLOv8不仅能够检测到目标，还能根据预定义的区域进行判断。例如，在一个仓库中，如果设定某个货架为“热点区域”，当该区域内超过一定数量的货物时，系统会触发报警，提醒工作人员注意。这需要在训练模型时就考虑到特定区域的设置，并在推理阶段对目标进行定位和计数。 计数部分涉及到的是对某一类物体的精确计数，这需要模型具备良好的定位和分类能力。YOLOv8通过其强大的特征提取能力和高效的检测机制，可以在图像流中实时地跟踪和计算物体数量。为了提高计数的准确性，可能需要在训练过程中使用大量的带有精确计数标签的数据。 在实际应用中，"ultralytics-main"可能是一个包含YOLOv8源代码、训练脚本、预训练模型权重等资源的文件夹。Ultralytics是一家专注于计算机视觉和深度学习的公司，他们开发了YOLO系列的开源实现。用户可以通过这个文件夹中的内容来部署和定制自己的YOLOv8模型，以适应“区域声光报警+计数”这样的应用场景。 YOLOv8结合区域声光报警和计数功能，展示了深度学习在目标检测领域的强大潜力。通过持续优化模型性能，我们可以期待更多的智能解决方案出现在各种实际场景中，提升工作效率，保障安全。

HX-100B火灾声光警报器是一种安装在现场的声光报警设备，当现场发生火灾并确认后，安装在现场的火灾声光警报器可由消防控制中心的火灾报警控制器启动，发出强烈的声光报警信号，以达到提醒现场人员注意的目的。外形示意图如图。 火灾声光警报器采用壁挂式安装，在普通高度空间下，以距顶栅0. 2m处为宜。火灾声光警报器接线端子示意图如下： 其中： Z1、Z2：与火灾报警控制器信号二总线连接的端子，对于HX-100A型火灾声光警报器，此端子无效。 D1、D2：与DC24V电源线连接的端子，无极性。 S1、G：外控输入端子。 可以利用手动火灾报警按钮的无源常开触点直接控制编码型的火灾声光警报器启动，系统接线示意图图。 布线要求：信号二总线Z1、Z2采用阻燃RVS型双绞线，截面积≥1. 0mm2;电源线D1、D2采用阻燃BV线，截面积≥1.5mm2： S1、G采用阻燃RV线，截面积≥0. 5mm2。HX-100B/T 火灾声光警报器信号总线和电源线与警报器底壳端子连接处应做密封处理（无裸露铜线）。 声光报警器接线方法 声光报警器接线图控制器采用三芯屏蔽线与探测器连接，将

简化相对论气体（RRG）模型是由A. Sakharov于1965年提出的，用于推导宇宙微波背景（CMB）光谱。 我们中的一些人最近对其进行了重新发明，以实现宇宙演化过程中辐射和尘埃时代之间的插值。 该模型规避了玻尔兹曼-爱因斯坦方程组的复杂结构，并允许对暖暗物质效应进行透明描述。 这里扩展为在现象学基础上包括辐射和重子之间的不平衡相互作用，该相互作用被认为以简化的方式解释了预重组物理学的相关方面。 此外，我们使用紧密耦合近似来探索这种相互作用和RRG暖度参数对CMB各向异性谱的影响。 如果相互作用参数和暗物质温暖度参数均为10-4或更小，则模型的预测与ΛCDM模型的预测非常相似。 就温暖度参数而言，这与基于结构形成结果的先前估计非常吻合。

为了解决声表面波滤波器插损太大，造成有用信号衰减严重，弥补插损又会引起底部噪声抬高的问题。该文设计了一种用LC集总元件实现的窄带带通滤波器，其特点是插入损耗小，成本低，带外衰减大，较好解决了因声表面波滤波器插损大而引起的一系列问题，不会引起通道底部噪声的抬高。仿真结果证明了该设计方案的可行性。

自己编写的A计权声压级的计算，可供学习使用

用传递矩阵法计算声子晶体tiemoshnko梁的传递矩阵