自适应滤波是数字信号处理的核心技术之一,在科学和工业上有着广泛的应用领域.自适应滤波技术应用广泛,包括回波抵消.自适应均衡.自适应噪声抵消和自适应波束形成.回声对消是当今通信系统中普遍存在的现象.声回波引起的信号干扰会分散用户的注意力,降低通信质量.本文重点介绍了LMS和NLMS算法的使用,以减少这种不必要的回声,从而提高通信质量 关键词:自适应滤波器,自适应算法,回声消除 1  引言 当音频信号在真实环境中产生混响时,就会产生声学回声,从而导致原始信号加上信号[1]的衰减.延时图像.本文将重点

原文:2019-11-29-C#-字典-Dictionary-的-TryGetValue-与先判断-ContainsKey-然后-Get-的性能对比 title author date CreateTime categories C# 字典 Dictionary 的 TryGetValue 与先判断 ContainsKey 然后 Get 的性能对比 lindexi 2019-11-29 10:13:19 +0800 2018-09-08 15:33:40 +0800 C# 本文使用 benchm

Tomcat 7在我们日常开发.测试.生产环境都会使用到,但对于大部分开发人员来说,对其性能还是没有多大了解.本文就对它做一次性能测试,对比优化前后的性能区别. 一.运行环境 CPU: Intel(R) Pentium(R) P6200@2.13GHz  : 内存:4G,装的是32位win7,只认出3G,没有花时间去整ramdisk之类的东西: 操作系统:win7 32位: JDK:1.7.0_55 Tomcat:7.0.53 大家不要笑,公司电脑,就给配这样的,慢的要死,悲剧! 下面所有测试都

一.下面先交代一下测试云主机 cpu: root@alexknight:/tmp/webbench-1.5# cat /proc/cpuinfo |grep model model : model name : Intel(R) Core(TM) i5-.40GHz root@alexknight:/tmp/webbench-1.5# mem: root@alexknight:/tmp/webbench-1.5# free -m total used free shared buffers ca

ubuntu装了ati的闭源驱动后,拖动窗口,会有明显的断裂感,不够平滑

global中增加下面内容. [global]    use sendfile = yes    write raw = yes    read raw = yes    max xmit = 65535    aio read size = 16384    aio write size = 16384    enable core files = no    load printers = no max open files = 65535    dead time = 15    getw

title author date CreateTime categories C# 字典 Dictionary 的 TryGetValue 与先判断 ContainsKey 然后 Get 的性能对比 lindexi 2019-08-31 16:55:58 +0800 2018-09-08 15:33:40 +0800 C# 本文使用 benchmarkdotnet 测试字典的性能,在使用字典获取一个可能存在的值的时候可以使用两个不同的写法,于是本文分析两个写法的性能. 判断值存在,如果值存在就

配置信息如下,其他的为默认的: 添加性能测试报告后,性能测试报告部分构件失败:

回声就是声音信号经过一系列反射之后,又听到了自己讲话的声音,这就是回声.一些回声是必要的,比如剧院里的音乐回声以及延迟时间较短的房间回声:而大多数回声会造成负面影响,比如在有线或者无线通信时重复听到自己讲话的声音(回想那些年我们开黑打游戏时,如果其中有个人开了外放,他的声音就会回荡来回荡去).因此消除回声的负面影响对通信系统是十分必要的. 针对回声消除(Acoustic Echo Cancellation,AEC )问题,现如今最流行的算法就是基于自适应滤波的回声消除算法.本文从回声信号的两种分

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 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

文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的: 降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛.万事开头难呀,肯定有很多小白辛苦研究了一年,连基线系统都搭建不出来的,他们肯定心心念念有谁能帮帮他们,这不,我来了. 在基于深度学习的回声消除这一块,网上几乎没

扯淡 当前市面上 ORM 很多,有跑车型的,如 Dapper,有中规中矩型的,如 Mybatis.Net,也有重量型的,如 EntityFramework 和 NHibernate,还有一些出自草根之手的,如 Chloe.ORM.各式各样,层出不穷.试问,为何要重复造轮子?很简单,咱来自火星,目前地球上还没一款轮子适合咱这辆火星车~ 为加深对各个 ORM 框架的了解,同时也想看看咱自己的框架性能如何,也可以让对 Chloe 感兴趣的同学有所了解,今儿,做个性能比较测试.测试对象为大家较熟悉的 E

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WeTest 导读 此文总结了笔者在Web静态资源方面的一些优化经验. 一.如何优化 用户在访问网页时, 最直观的感受就是页面内容出来的速度,我们要做的优化工作, 也主要是为了这个目标.那么为了提高页面加载(或者渲染)速度呢?一般来说有三个方面: 1.代码逻辑:优秀的代码逻辑结构可以有效减少渲染页面使用的内存和速度(比如虚拟DOM),此方面不在本文讨论范围内. 2.SSR服务器渲染,也就是所谓的"直出".将首屏所有内容在服务器端渲染成html静态代码后,直接输出给浏览器,可以有效加快用

阅读目录 代码 数据库 缓存 异步 NoSQL JVM调优 多线程与分布式 度量系统(监控.报警.服务依赖管理) 案例一:商家与控制区关系的刷新job 案例二:POI缓存设计与实现 案例三:业务运营后台相关页面的性能优化 add by zhj: 我个人感觉性能优化分析影响性能的因素有哪些,然后按影响力的大小进行排序,然后进行排序. 然后进一步分析每个因素为何会影响性能,把这些因素再找出来,再按影响力大小进行排序.基本上,经过 这两层的分析,基本就够用了.对这些因素思考解决办法. 1. 数据库层

1.内存空间的划分: 我们知道,一个进程占用的内存空间,包含5种不同的数据区:(1)BSS段:通常是存放未初始化的全局变量:(2)数据段:通常是存放已初始化的全局变量.(3)代码段:通常是存放程序执行代码.(4)堆:通常是用于存放进程运行中被动态分配的内存段 , OC对象(所有继承自NSObject的对象)就存放在堆里.(5)栈:由编译器自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量等值. 栈内存是系统来管理的,因此我们常说的内存管理,指的是堆内存的管理,也就是所有OC对象的创建和销毁的管理.伴随着i

目录 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.进行OLTP测试 三.测试结果解读: 四.关于测试后的结论: 五.关于测试后的性能优化: 1.善后清理工作: 2.运行优化建议工具 3.修改mysql参数 4.再次启动测试流程 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 基本信息: 主机信息 CPU 内存 硬盘 系统版本 MySQL版本 sysbench版本 Int