用Qt做的一个录音程序，录音指定采样率，可录音到内存

可对音频或数字信号进行重采样，提供了抽取、插值、分数倍采样率转换的代码代码在linux上实现，在windows上只需要建工程编译即可更多代码，可访问：http://code.google.com/p/falab

Farrow滤波器的设计，用于采样率的转换。
采样率转换可以看成是一个重采样的过程，先以某一采样率Fx对原始信号采样，将得到的数字信号X（kTx）经过数模转换器变成模拟信号，然后再经过ADC用另一采样率Fy进行采样。
这样的方法优点是采样速率可以任意选择且与原始采样率无关，但是DAC在恢复信号的时候会引入失真，经过二次采样时的ADC变换器中的量化也会引入失真，另外还需要精确的ADC和DAC以及精确的高阶的模拟反镜像滤波器。
所以在模拟领域经行采样率变换是很难实现的。
但是我们可以将采样率变换在全数字领域完成。
直接将一个采样率为Fx的数字信号通过数字滤波器转换成一个采样率为Fy的数字信号。

以定时器配合DMAADC模式，形成20KHz的adc采样率，再进行1024个点的fft产生频谱数组，usart打印出来，可供学习或项目中参考。

BPSK信号调制解调，Matlab.m文件实现，涉及：BPSK信号调制（带噪声）、加纳算法码元同步、科斯塔斯环载波同步。
信号采样率32M，码元速率500K，载波8M

本文档介绍Sphinx4在Windows下的中文训练过程及注意事项，与本文档配套的是我自己的训练实例bergtrain和用到的软件。
本文档编写日期2013-04-231、为什么要训练？sphinx4目前的版本中仅提供了英文等语音识别库。
中文的库是PTM或semi类型的，在java版sphinx中无法使用。
2、Sphinx的训练指哪些内容？在Sphinx中有语言模型、声学模型等概念，如果你不想了解这些，请参考以下内容：a1、中文每个字的标准发音已经有一个较为全面的文件进行了标注这个文件就是zh_broadcastnews_utf8.dic（下称这类文件为发音字典），在sphinx网站上可以下载，我们也包含了它。
下面是该文件的片断，它用类似拼音的方式标注了每个字或词的发音。
昌chang昌北changbei昌必changbi昌都changdu昌赫changhea2、需要告诉sphinx我们经常使用的字、词是哪些，它们出现的频率如何由于开放式语音识别尚难实现，所以sphinx实际上只能较好的处理相对小的语言集合。
因此，针对特定的领域，告诉sphinx该领域的词汇和各词出现的频率将极大提高识别率。
a3、需要告诉sphinx每个字、词的真正读音发音字典告诉sphinx每个字的标准读音，但面对的说话人往往不会以标准读音来朗读。
因此sphinx需要学习说话人的“口音”。
如果训练时的读者发音比较标准，则sphinx能“举一反三”，识别其他不那么标准的读者的语音。
推荐的做法是训练一些典型的口音：标准男、女声，童音，最后再考虑特定用户的口音。
3、如何准备训练内容所需的原料？需要准备两大内容：1)文本语料文件，2)语料录音文件。
文本语料文件给出2.a2中需要的内容，在bergtrain的etc文件下的berginput.txt文件就是一个预料文件。
它以行为单位，给出了150个中文句子。
语料录音文件是根据文本语料文件，朗读它的每行/句话，保存到每一个语音文件即可。
语料文件中的语句应该尽量选择领域相关的，在覆盖领域内名词的前提下，覆盖尽可能多的通用词汇。
4、训练环境及注意事项本文的训练软硬件如下：硬件：T60P笔记本，机器自带录音设备；
操作系统为Win732位。
软件：Sphinx cmuclmtk-0.7-win32.zip pocketsphinx-0.8-win32.zip sphinxbase-0.8-win32.zip sphinxtrain-1.0.8-win32.zip sphinx4-1.0beta6-bin.zip，用于编写java版的识别软件所需的库 脚本执行软件 ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi 录音和处理软件 audacity-win-2.0.3rc1.zip，可进行录音和声音文件处理（如降噪），免费软件 FairStars.zip，可进行批量录音（V3.5绿色版） 文本编辑软件UltraEdit，UltraEdit-32.rar绿色版注意： 文件格式 语料文件必须使用UltraEdit进行编辑， 在编辑后，使用文件-转换-ASCII转UTF-8(UNICODE编辑)，指定文件中的中文使用utf8编码。
在保存前，设置格式如下： 换行符：UNIX终束符-LF 指定文件中的回车/换行符为编码0A的换行符 格式：UTF-8-无BOM 每个文件的末尾必须有一个回车！ 这个回车将在保存时被替换为编码0A的换行符，训练脚本需要这个符号来确认文件的结束。
录音文件 如果你不希望去编辑训练中的配置文件，则在使用FairStars录音时作如下设定： 进入菜单和对话框选项-显示录音选项-编码-WMA， 设定：采样率（16000Hz）、通道（单声道）、比特率（16Kbps）5、训练步骤下面逐步从零开始进行训练5.1软件环境的安装将本文档所在的文件夹解压或拷贝到d:\，即本文档路径是d:\sphinxtrain\Sphinx中文训练教程.txt1)点击安装ActivePerl-5.16.3.1603-MSWin32-x86-296746.msi和ActivePython-2.7.2.5-win32-x86.msi；
2)解压Sphinx中除sphinx4-1.0beta6-bin.zip外的压缩文件到d:\sphinxtrain下

一、对A/D采样后的高频/中频信号序列进行频谱搬移（通过与数控振荡器产生的数字本振信号序列进行相乘下变频到基频）。
二、对基频上高采样率的信号序列进行抽取，多采样率变换，降低数字信号序列密度。
实际的数字下变频在对高频/中频信号序列进行A/D采样之前为了防止发生频率混叠，要进行预滤波处理。

NIUSB-6001电压/阻测试名目源代码（labview2017）1，使用io触发，自动扫描io回升沿，输入io可选。
2，使用差分方式采样，双通道同时采样，采样数据实时展现。
3，可手动触发采样，采样率，采样数，测试周期可自定义。
4，可留存控件值，运行法度圭表标准自动加载前次留存的控件值。
5，数据留存到.xls表格，每一天新建以年-月-定命名的文件，每一个月建树一个文件夹寄存数据。
6，测试下场经由USB-6001自带io输入。
其实名目使用源代码!---------------------作者：weixin_44070611来源：CSDN原文：https://blog.csdn.net/weixin_44070611/article/details/84972545

webrtc行使cmaklist编译so库，有录音去噪成果，其余采样率更正源文件参数就可

用Remez算法方案一个低通滤波器,分别满足成果参数:%滤波器1滤波器2滤波器3%采样率Fs:20kHz20kHz20kHz%通带:0-30-4kHz0-5kHz%带内涟漪:0.1dB0.1dB0.1dB%带内衰减:60dB60dB60dB

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。