实现图像、影像下采样，采样方法有最邻近采样法、二次插值法、双三次卷积法。
matlab实现。

这是shader的水面效果的代码，里面还附带了贴图，非常棒。
用到了深度贴图采样，法线移动，光照模型，透明调整，波浪效果，抓屏扰动，菲涅尔反射等知识点。

可是使用Autojs来运行，代码功能：实时获取时间和三轴加速度数据并输出到根目录的txt文档，代码中可以改变采样率和采集时间长度

nmon图形化界面，用来分析生成的.nmon文件，可以图形化显示cpu占用，内存，磁盘，网络，以及采样时间和间隔，nmon监控时长具体使用可看https://blog.csdn.net/qq_38390669/article/details/109724177

使用MATLAB做的自适应滤波器的语音信号处理，来自互联网，我修改了一下，语音的格式为WAV,采样方式为PCM，采样方式可以在文件的属性----摘要里面看到。

录音程序，可在DEC++或vc++6.0编译环境下成功运行部分代码：intmain(){creat_file();//新建文件，原文件数据被删除RecordWave();//录音函数simplest_pcm16le_to_wave("NocturneNo2inEflat_44.1k_s16le.pcm",1,44100,"output_nocture.wav");//将二进制录音信息从内存中提取，并生成wav文件测控1602DEVC++环境下控制台应用程序善解人意成员:王帅、赵永玻、侯雅茹3return0;}voidRecordWave(){intcount=waveInGetNumDevs();//检测录音设备printf("\n音频输入数量：%d\n",count);WAVEINCAPSwaveIncaps;MMRESULTmmResult=waveInGetDevCaps(0,&waveIncaps;,sizeof(WAVEINCAPS));printf("\n音频输入设备：%s\n",waveIncaps.szPname);if(MMSYSERR_NOERROR==mmResult){//HWAVEINphwi;WAVEFORMATEXpwfx;//录音格式指针WaveInitFormat(&pwfx;,//波形声音的格式,单声道双声道使用WAVE_FORMAT_PCM.当包含在WAVEFORMATEXTENSIBLE结构中时,使用WAVE_FORMAT_EXTENSIBLE1,//声道数量44100,//采样率16//采样位数);printf("\n正在打开音频输入设备");printf("\n采样参数：声道44.1kHz16bit\n");mmResult=waveInOpen(&phwi;,WAVE_MAPPER,&pwfx;,(DWORD)(MicCallback),NULL,CALLBACK_FUNCTION);//3if(MMSYSERR_NOERROR==mmResult){//WAVEHDRpwh1;charbuffer1[10240];pwh1.lpData=buffer1;pwh1.dwBufferLength=10240;pwh1.dwUser=1;pwh1.dwFlags=0;测控1602DEVC++环境下控制台应用程序善解人意成员:王帅、赵永玻、侯雅茹4mmResult=waveInPrepareHeader(phwi,&pwh1;,sizeof(WAVEHDR));//为波形输入设备准备缓冲区printf("\n准备缓冲区1");//WAVEHDRpwh2;charbuffer2[10240];pwh2.lpData=buffer2;pwh2.dwBufferLength=10240;pwh2.dwUser=2;pwh2.dwFlags=0;mmResult=waveInPrepareHeader(phwi,&pwh2;,sizeof(WAVEHDR));//为波形输入设备准备缓冲区printf("\n准备缓冲区2\n");//WAVEHDRpwh3;charbuffer3[10240];pwh3.lpData=buffer3;pwh3.dwBufferLength=10240;pwh3.dwUser=3;pwh3.dwFlags=0;mmResult=waveInPrepareHeader(phwi,&pwh3;,sizeof(WAVEHDR));//为波形输入设备准备缓冲区printf("准备缓冲区3\n");if(MMSYSERR_NOERROR==mmResult){mmResult=waveInAddBuffer(phwi,&pwh1;,sizeof(WAVEHDR));//给输入设备增加一个缓存printf("\n将缓冲区1加入音频输入设备");mmResult=waveInAddBuffer(phwi,&pwh2;,sizeof(WAVEHDR));//给输入设备增加一个缓存printf("\n将缓冲区2加入音频输入设备\n");mmResult=waveInAddBuffer(phwi,&pwh3;,sizeof(WAVEHDR));//给输入

用ffmpeg代码进行转码，音频进行了重采样

用于对交流信号的采样

二维方向-of-arrival(DOA)估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。
在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。
本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。
标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。
Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。
描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。
这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。
标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。
在压缩包中的文件"基本DOA估计程序-20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。
这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。
在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如：1.雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。
2.无线通信：多用户检测，提高频谱效率。
3.声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。
4.智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。
在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤：1.**信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。
2.**阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。
3.**数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。
4.**DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。
5.**后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。
6.**结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。
通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。
这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

能很好的实现语音信号的端点检测,wav语音文件，16kHz采样。

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。