robj = audiorecorder(44100,16,1); %设置採样频率.採样位数.通道数 recordblocking(robj,1); %採集初步数据(1s长度) rdata = getaudiodata(robj); %获取音频数据 plot(rdata); %绘制波形 axis([1,44100,-0.1,0.1]); %设置固定坐标轴 drawnow %刷新显示 n = 100; %设定兴许的採样更新次数,n与m可联合计算兴许更新时间长度 m = 0.1; %设定更新间隔,m

版权声明:转载请说明出处:http://www.cnblogs.com/renhui/p/7457321.html 一.AudioRecord API详解 AudioRecord是Android系统提供的用于实现录音的功能类. 要想了解这个类的具体的说明和用法,我们可以去看一下官方的文档: AndioRecord类的主要功能是让各种JAVA应用能够管理音频资源,以便它们通过此类能够录制声音相关的硬件所收集的声音.此功能的实现就是通过"pulling"(读取)AudioRecord对象的

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装 暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的

版权声明:转载请说明出处:http://www.cnblogs.com/renhui/p/7457321.html 一.AudioRecord API详解 AudioRecord是Android系统提供的用于实现录音的功能类. 要想了解这个类的具体的说明和用法,我们可以去看一下官方的文档: AndioRecord类的主要功能是让各种JAVA应用能够管理音频资源,以便它们通过此类能够录制声音相关的硬件所收集的声音.此功能的实现就是通过”pulling”(读取)AudioRecord对象的声音数据来

前言 该篇整理的原始来源为http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/40540147.非常感谢该博主的无私奉献,写了不少关于不同多媒体库的博文.让我这个小白学习到不少.现在将其整理是为了收录,以备自己查看. 一.DirectSound简介 DirectSound是微软所开发DirectX的组件之一,可以在Windows 操作系统上录音,并且记录波形音效(waveform sound).目前DirectSound 是一个成熟的API ,

它已成功安装Flume在...的基础上.本文将总结使用Flume实时采集和处理数据,详细过程,如下面: 第一步,在$FLUME_HOME/conf文件夹下,编写Flume的配置文件,命名为flume_first_conf,详细内容例如以下: #agent1表示代理名称 agent1.sources=source1 agent1.sinks=sink1 agent1.channels=channel1 #Spooling Directory是监控指定目录中新文件的变化,一旦新文件出现,就解析该文件

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 测试环境 环境搭建 使用前提 使用方法 运行程序 效果展示 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,内存,I/O) 使用前提 可

基于Python结合InfluxDB及Grafana图表实时采集Linux多主机性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 3 使用前提 3 使用方法 3 运行程序 5 效果展示 6 实现功能 无需在被监控主机上安装代理,一键对Linux远程服务器不同主机执行性能监控.性能数据采集命令,并实时展示 支持跨堡垒机收集实时性能数据(注:定制化开发,非通用) 支持docker容器(因为程序实现是从docker容器内部获取性能数据,所以目前仅支持 CPU,

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

前阵子用一个JavaCV的FFmpeg库实现了YUV视频数据地采集,同样的采集PCM音频数据也可以采用JavaCV的FFmpeg库. 传送门:JavaCV FFmpeg采集摄像头YUV数据 首先引入 javacpp-ffmpeg依赖: <dependency> <groupId>org.bytedeco.javacpp-presets</groupId> <artifactId>ffmpeg</artifactId> <version>

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

下午写了一篇关于NAudio的录音.播放和波形图的博客,不太满意,感觉写的太乱,又总结了下 NAudio是个相对成熟.开源的C#音频开发工具,它包含录音.播放录音.格式转换.混音调整等功能.本次介绍主要功能有音频.录音文件播放.实时音频流波形图显示等.具体如下: 1. 录音 NAudio录音主要使用WaveIn和WaveFileWriter两个类 1.1   WaveIn WaveIn的功能是对录音的音频参数进行设置以及对数据的采集,参数如通道数.采样率.平均数据传输速率(WaveFormat)

Performance Monitor采集性能数据 Windows本身为我们提供了很多好用的性能分析工具,大家日常都使用过资源管理器,在里面能即时直观的看到CPU占用率.物理内存使用量等信息.此外新系统中还加入了一个资源监视器(下图2)能够提供更多更直观有关CPU.I/O.网络方面的性能信息统计与视图.    当然仅靠这些工具是不能满足性能分析需求的,从Windows NT4.0时代,Windows就为我们提供了一个叫做Performance Monitor的强有力的性能工具帮助我们分析系统负载

http://www.investing.com/indices/ftse-china-a50 前段时间有人问我如何得到这个网页的实时指数变化,经过抓包发现该网站提供的指数实时变化是通过Websock实现的,普通的http采集无法抓到实时变化的数据,只能得到前台网页的数据(大约15~20秒变化一次). 考虑实现代码的难度,我推荐使用fiddlercore来获取这个实时数据,只要开着ie就行了,呵呵. 具体效果见下图: 联系QQ:564955427 欢迎交流! 原始链接 http://www.cn

基于HTML5的新特性,操作其实思路很简单. 首先通过navigator获取设备,然后通过设备监听语音数据,进行原始数据采集. 相关的案例比较多,最典型的就是链接:https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Web_Audio_API 第一部分: 代码案例 下面,我这里是基于一个Github上的例子,做了些许调整,为了自己的项目做准备的.这里,重点不是说如何通过H5获取Audio数据,重点是说这个过程中涉及的坑或者技术元素知识.直接上代码!

关于OpenSL ES播放音频数据的一个奇怪的问题 Author:lihaiping1603@aliyun.com 最近用业余时间做了一个android平台的播放器sdk,其中视频用的opengl es,音频用的opensl es 做渲染,其中整个播放器在音视频同步的过程中,使用的视频同步到音频的方式,以音频作为主时钟. 今天在测试的过程中发现一个奇怪的问题,我音频数据的填充,使用了单独的音频线程,这其中的实现,主要参考ijk的实现代码和方式. 整个流程方式:我在音频播放的过程中设置的200ms

摘要: 当我们有一个新内容时(例如新功能.新活动.新游戏.新文章),作为运营人员总是迫不及待地希望能尽快传达到用户,因为这是获取用户的第一步.也是最重要的一步. 点此查看原文:http://click.aliyun.com/m/40929/ 我们发送重要邮件时为了确认对方已读,都会在邮件中设置一个"读取回执"标签以确定对方时候读信. 这种模式用途很广,例如: 发送传单时,确保对方已读推广网页时,多少用户做了点击移动App运营活动页面,分析用户访问情况对这类个性化的采集与统计,针对站长C

简介 在很多数据采集场景下,Flume作为一个高性能采集日志的工具,相信大家都知道它.许多人想起Flume这个组件能联想到的大多数都是Flume跟Kafka相结合进行日志的采集,这种方案有很多他的优点,比如高性能.高吞吐.数据可靠性等.但是我们如果要求对日志进行实时的采集,这显然不是一个好的解决方案.原因如下: 就目前来说,Flume能支持实时监控一个目录的数据文件,一旦对某个目录的文件采集完成,就会打上completed的标志,若之后再有数据进入这个文件中,Flume则不会检测到. 所以,我们

最近在做一个基于Azure云的物联网分析项目: .netcore采集程序向Azure事件中心(EventHubs)发送数据,通过Azure EventHubs Capture转储到Azure BlogStorage,供数据科学团队分析. 为什么使用Azure事件中心? Azure事件中心是一种Azure上完全托管的实时数据摄取服务, 每秒可流式传输来自website.app.device任何源的数百万个事件.提供的统一流式处理平台和时间保留缓冲区,将事件生成者和事件使用者分开. 事件生成者: 可

第一次接触HtmlAgilityPack是在5年前,一些意外,让我从技术部门临时调到销售部门,负责建立一些流程和寻找潜在客户,最后在阿里巴巴找到了很多客户信息,非常全面,刚开始是手动复制到Excel,是真尼玛的累,虽然那个时候C#还很菜,也想能不能通过程序来批量获取(所以平时想法要多才好).几经周折,终于发现了HtmlAgilityPack神器,这几年也用HtmlAgilityPack采集了很多类型数据,特别是足球赛事资料库的数据采集以及天气数据采集,都是使用HtmlAgilityPack,所以

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间记录一下利用Gobblin采集kafka数据的过程,话不多说,进入正题 一.Gobblin环境变量准备 需要配置好Gobblin0.7.0工作时对应的环境变量,可以去Gobblin的bin目录的gobblin-env.sh配置,比如 export GOBBLIN_JOB_CONFIG_DIR=~/gobblin/gobblin-config-dir export GOBBLIN_WORK