webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特…

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法简介 原文链接:丢失.不好意思        webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:1.回声时延估计 2.NLMS(归一化最小均方自适应算法) 3.NLP(非线性滤波) 4.CNG(舒适噪声产生),一般经典aec算法还应包括双端检测(DT).考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如…

webRTC中回声消除(AEC)模块编译时aec_rdft.c文件报错. 原因是: 局部变量ip跟全局变量冲突的问题,可以将局部变量重新命名一下,就可以通过编译了. aec_rdft.c修改以后文件代码为: /* * http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html * Copyright Takuya OOURA, 1996-2001 * * You may use, copy, modify and distribute this code fo…

webrtc 的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块:回声时延估计:NLMS(归一化最小均方自适应算法):NLP(非线性滤波):CNG(舒适噪声产生).一般经典aec算法还应包括双端检测(DT). 考虑到webrtc使用的NLMS.NLP和CNG都属于经典算法范畴,故只做简略介绍,本文重点介绍webrtc的回声时延估计算法,这也是webrtc回声抵消算法区别一般算法(如视频会议中的算法)比较有特色的地方. 1) 回声时延估计回声延时长短对回声抵消器的性能有比较大的影响(此处不…

AES算法简介 一. AES的结构 1.总体结构 明文分组的长度为128位即16字节,密钥长度可以为16,24或者32字节(128,192,256位).根据密钥的长度,算法被称为AES-128,AES-192或者AE-256. 2.明文密钥组织方式 3.一些相关的的术语定义和表示 • 状态(State):密码运算的中间结果称为状态. • State的表示:状态用以字节为基本构成元素的矩阵阵列来表示,该阵列有4行,列数记为Nb. Nb=分组长度(bits)÷ 32.Nb可以取的值为4,对应的分组长…

一.   排列熵算法简介: 排列熵算法(Permutation Entroy)为度量时间序列复杂性的一种方法,算法描述如下: 设一维时间序列: 采用相空间重构延迟坐标法对X中任一元素x(i)进行相空间重构,对每个采样点取其连续的m个样点,得到点x(i)的m维空间的重构向量: 则序列X的相空间矩阵为: 其中m和l分别为重构维数和延迟时间: 对x(i)的重构向量Xi各元素进行升序排列,得到: 这样得到的排列方式为 其为全排列m!中的一种,对X序列各种排列情况出现次数进行统计,计算各种排列情况出现的相…

阅读书籍:[美]Aditya Bhargava◎著 袁国忠◎译.人民邮电出版社.<算法图解> 第1章 算法简介 1.2 二分查找 一般而言,对于包含n个元素的列表,用二分查找最多需要\(log_2n\)步,而简单查找最多需要n步 仅当列表是有序的时候,二分查找才管用 python猜数字代码(二分查找) def binarySeach (list,item): low = 0 high = len(list) - 1 while low <= high: mid = (low + high…

最近开始看Elements of Statistical Learning, 今天的内容是线性模型(第三章..这本书东西非常多,不知道何年何月才能读完了),主要是在看变量选择.感觉变量选择这一块领域非常有意思,而大三那门回归分析只是学了一些皮毛而已.过两天有空,记一些ESL这本书里讲的各种变量选择方法在这里. 先讲一下今天看到的新方法,所谓的LARS(Least Angle Regression). LARS是大神Efron他们搞出来做变量选择的一套算法,有点像Forward Stepwise(…

机器学习常见算法简介 - 原文链接:http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-methods-infographic/ 应该使用哪种机器学习算法? 很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标. 不要使用最复杂的算法,除非其结果值得付出昂贵的开销和资源. 这里给出了一些最常见的算法,按使用简单程度排序. 1. 决策树(DT,Decision Trees) 在进行逐步应答过程中,典型的决策树分析会…

STL所有算法简介 STL中的所有算法(70个) 参考自:http://www.cppblog.com/mzty/archive/2007/03/14/19819.htmlhttp://hi.baidu.com/dinglinbin/blog/item/887e7c30c12e429ba9018e30.html STL算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>,<functional>组成.要使用 STL中的算法函数必须包含头文件<algori…