我正在尝试构建一个波形发生器，以获取音频文件幅度值并在javascript中尽快(比实时更快)将它们显示到Canvas上。所以我使用OfflineAudioContext/webkitOfflineAudioContext，加载文件并开始分析。波形将填充宽Canvas。我在processor.onaudioprocess函数中分析缓冲区。(我想这就是它的工作方式？)它在firefox中运行良好，但我在chrome中遇到了一个问题:它似乎“跳过”了很多分析以尽快完成它的工作并且只返回几个坐标(大约16)。这是jsfiddle:http://jsfiddle.net/bestiole/95
我收到一个我无法理解的W3V验证器错误:Line31,Column61:Attributenamenotallowedonelementdivatthispoint.就是这一行:完整的HTML:jGrowl$(document).ready(function(){$('div[name=message]').awomsg('Inputmessage',{sticky:true});});shortcut.add("m",function(){$('div[name=message]').awomsg('Inputmessage',{sticky:true});});shortcut.a
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即使是实矩阵，也可能有复特征值，因此矩阵运算中无法避免的会碰到复数这里我们先特别关注复数矩阵的情况，并明确如何处理复矩阵，而在后续学习中一般只研究实矩阵，可以将其推广到复数情况复向量的内积和共轭转置对于复向量x=[x1x2⋮xn]∈Cn\mathbf{x}=\left[\begin{array}{c}x_{1}\\x_{2}\\\vdots\\x_{\mathrm{n}}\end{array}\right]\in\mathbf{C}^{n}x=⎣⎡x1x2⋮xn⎦⎤∈Cn，其中每个分量都是复数在实数情况下，我们学习过，xTx{\mathbf{x}}^{T}\mathbf{x}xTx
我读过这些问题:UsingtheAppleFFTandAccelerateFrameworkHowdoIsetupabufferwhendoinganFFTusingtheAccelerateframework?iOSFFTAccerelate.frameworkdrawspectrumduringplayback它们都描述了如何使用加速框架设置fft。在他们的帮助下，我能够设置fft并获得基本的频谱分析仪。现在，我正在显示我从fft获得的所有值。但是，我只想显示10-15个或可变数量的条形图来表示某些频率。就像iTunes或WinAmp电平表一样。1.我是否需要对一系列频率的幅度值进
我读过这些问题:UsingtheAppleFFTandAccelerateFrameworkHowdoIsetupabufferwhendoinganFFTusingtheAccelerateframework?iOSFFTAccerelate.frameworkdrawspectrumduringplayback它们都描述了如何使用加速框架设置fft。在他们的帮助下，我能够设置fft并获得基本的频谱分析仪。现在，我正在显示我从fft获得的所有值。但是，我只想显示10-15个或可变数量的条形图来表示某些频率。就像iTunes或WinAmp电平表一样。1.我是否需要对一系列频率的幅度值进
0前言FFT是一个很厉害的算法，几乎任何和信号处理有关的算法都依赖于FFT0.1引入：多项式的系数表示法我们从一个简单的问题中引入FFT：给定两个多项式，我们希望去计算二者的乘积中学的时候我们学过，展开相乘就可以了但是在计算机里面，一个很重要的问题是，如何存储一个多项式？显然，最自然的方法就是存储多项式的系数，我们把系数映射到一个列表中，这样列表中第k个数字正好对应第k阶系数——>这种表示方法，即是多项式的系数表示法 一般来说，给定两个d阶的多项式，二者的乘积应该是2d阶的多项式，所以如果用naive的乘法分配律来计算，时间复杂度应该是【多项式A中的每一项都会跟多项式B中的所有
0前言FFT是一个很厉害的算法，几乎任何和信号处理有关的算法都依赖于FFT0.1引入：多项式的系数表示法我们从一个简单的问题中引入FFT：给定两个多项式，我们希望去计算二者的乘积中学的时候我们学过，展开相乘就可以了但是在计算机里面，一个很重要的问题是，如何存储一个多项式？显然，最自然的方法就是存储多项式的系数，我们把系数映射到一个列表中，这样列表中第k个数字正好对应第k阶系数——>这种表示方法，即是多项式的系数表示法 一般来说，给定两个d阶的多项式，二者的乘积应该是2d阶的多项式，所以如果用naive的乘法分配律来计算，时间复杂度应该是【多项式A中的每一项都会跟多项式B中的所有
我一直在研究Apple示例代码(foundhere)中的aurioTouch2。归根结底，我想自己分析频率。现在我正试图了解这里发生的一些事情。如果这是微不足道的，我深表歉意，只是想了解一些源代码中float的一些未注释的魔数(MagicNumber)。我现在的主要困惑点是:为什么他们将FFTBufferManager::ComputeFFT中的奈奎斯特值清零？这个值真的可以扔掉吗？(~FFTBufferManager.cpp的第112行)。他们将所有内容都缩小了-128db，因此我假设结果在(-128,0)的范围内。然而，稍后在aurioTouchAppDelegate.mm(~第8
我一直在研究Apple示例代码(foundhere)中的aurioTouch2。归根结底，我想自己分析频率。现在我正试图了解这里发生的一些事情。如果这是微不足道的，我深表歉意，只是想了解一些源代码中float的一些未注释的魔数(MagicNumber)。我现在的主要困惑点是:为什么他们将FFTBufferManager::ComputeFFT中的奈奎斯特值清零？这个值真的可以扔掉吗？(~FFTBufferManager.cpp的第112行)。他们将所有内容都缩小了-128db，因此我假设结果在(-128,0)的范围内。然而，稍后在aurioTouchAppDelegate.mm(~第8
