文章目录一、声音特性1、声音本质2、声音频率3、声音特性4、声音频率和响度本质分析二、数字音频1、声音的模拟信号2、脉冲编码调制PCM-采样振幅值3、奈奎斯特Nyguist采样定理4、人耳听到声音不失真的最低采样率-40000Hz5、采样量化一、声音特性1、声音本质声音本质:物理现象:声音是物体震动产生的物理现象,其本质是波在介质中的传播现象;声音产生:声音由物体振动产生的声波,通过介质传播，可以被人或动物的听觉器官所感知;声音传播介质:空气,固体,液体;2、声音频率声音的频率指的是物体震动的周期,一秒钟震动多少次,单位是赫兹Hz;次声波:0-20Hz,一秒钟震动0~20次;人耳可听到声波:2
视频链接，求个赞哦：陶哲轩必备助手之人工智能数学验证+定理发明工具LEAN4[线性代数篇2]矩阵乘积的行列式变形（下篇）_哔哩哔哩_bilibiliimportMathlib.LinearAlgebra.Matrix.DeterminantimportMathlib.GroupTheory.Perm.FinimportMathlib.GroupTheory.Perm.SignimportMathlib.Data.Real.SqrtimportMathlib.Data.List.Perm--本文件最终目标是证明行列式中矩阵相乘的运算规律：第二篇--det(M*N)=detM*detNuniver
前文回顾：数理统计的基本概念文章目录二、统计量的分布2.1统计的基本原理2.2标准正态分布N(0,1)N(0,1)N(0,1)2.3χ2(n)\chi^2(n)χ2(n)分布2.4t(n)t(n)t(n)分布2.5F(n,m)F(n,m)F(n,m)分布三、正态总体的抽样分布3.1定理一：Xˉ−μσ/n∼N(0,1)\frac{\bar{X}-\mu}{\sigma/\sqrt{n}}\simN(0,1)σ/nXˉ−μ∼N(0,1)（σ\sigmaσ已知）3.1.1μ⇐Xˉ\mu\Leftarrow\bar{X}μ⇐Xˉ分布3.1.2p⇐k/np\Leftarrowk/np⇐k/n分布3.
我需要实现一个“无限滚动”的时间轴，其中双指缩放将改变时间轴的比例而不是缩放底层View，几乎与应用程序iStreamer的ScrollView完全一样(见下文).我不认为我可以用UIScrollView做到这一点，我正在考虑实现一个自定义的UIView来绘制时间线及其内容。是否有任何类/公式/常量可以提供惯性滚动的“玻璃在液体上”效果背后的物理模拟？iStreamer(上图)具有重叠的可触摸元素和惯性滚动。他们可能会使用常规的UIScrollView来执行此操作，但我不知道如何实现相同的效果。我需要添加可以跨越很宽范围(时间轴上的几年或几十年)的元素。 最
看来一下午终于看懂了，甚至差点睡过去……趁热打铁记录一下自己的理解。平面图的五色定理任意一个简单的连通平面图点着色至多五色。前置知识一、设G为一个至少有三个结点的连通平面图，则G中必有一个结点u，u的度数deg(u)≤5。五色定理证明Step1：证明简单连通平面图G中一定存在一个顶点，其度数小于等于5。根据前置知识一得证。Step2：归纳假设当|V|≤5时：此时可对每个顶点任意着色，总着色数显然不超过5。当|V|>5时：一、假设当|V|=k时，结论成立。二、当|V|=k+1时，由Step1可知，G中必存在一点u满足deg(u)≤5。将u从图G中删去，则|V|=k+1-1=k符合一中假设，G-u
我有一个ScrollView，它滚动我的View。如果我向上或向下滚动很远，它会显示空白。我相信这被称为橡皮筋效应或惯性滚动。是否有记录或允许的方式可以禁用此功能？ 最佳答案 设置滚动条的弹跳属性为false/no。之后就不会反弹了。self.scrollView.bounces=NO; 关于iphone-我可以在UIScrollView中禁用橡皮筋惯性滚动吗，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.
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🌈个人主页: Aileen_0v0🔥热门专栏: 华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法💫个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~"目录失真-信号的变化影响信号失真的因素：编辑失真的一种现象：码间串扰奈氏准则：奈氏准则概念及使用条件: 奈氏准则相关例题: 奈氏准则的四条结论: 香农定理:香农定理概念及使用条件：香农定理相关例题： 香农定理的五条结论: 📝总结：Practice1：Practice2:失真-信号的变化影响信号失真的因素：噪声：在信号传输过程中，环境中存在的各种噪声，如电磁干扰、热噪声等，会导致信号失真。频率衰减：在信号传输过程中，信号的频率会随着传输距离的增加而衰减，导致信
样本均值的分布及中心极限定理样本均值的分布：设X1，X2，X3，....Xn为从某一总体中抽出的随机样本，因此X1，X2，X3，....Xn为互相独立且与总体有相同分布的随机变量。现在要知道样本均值的分布（反复抽样，样本均值当然会服从一定的分布），首先要知道总体的分布。当总体分布服从正太分布N（μ，σ2），样本均值的分布将服从：上面的公式表明，的期望值与总体均值相同，而方差则缩小为总体方差的1/n。这说明当用样本均值去估计总体均值时，平均来说没有偏差，当n越来越大时，的散布程度越来越小，即用估计μ越来越准确。然而实际情况是，总体的分布并不总是正太分布或近似正太分布，此时的的分布也将取决于总体分
1.蒙特霍尔问题有一个美国电视游戏节目叫做“Let’sMakeaDeal”，游戏中参赛者将面对3扇关闭的门，其中一扇门背后有一辆汽车，另外两扇门后是山羊，参赛者如果能猜中哪一扇门后是汽车，就可以得到它。通常，当参赛者选定了一扇门时，节目的主持人蒙特霍尔（MontyHall）会打开剩余两扇门中的一扇（主持人知道门后是什么），让你看到门后的山羊，此时会询问参赛者是否换门，大部分参赛者认为这时关闭的两扇门中奖的概率是一样的，即都是1/2，通常他们不会改变他们第一次的选择。您是否觉得两个问题几乎一样呢？网上说法很多，我们以标准版：主持人事先知道答案，会打开一扇你没选择的门，且其背后一定是羊为条件，其他
