1、音频编码中的滤波器组与频域变换

音频编码中的滤波器组与频域变换

1. 滤波器组简介

音频编码的目标是在解压缩或解码后获得高压缩比和良好的音频质量。为了实现这一目标,需要尽可能地应用无关性减少(去除接收方,即人耳无法检测到的信息)和冗余性减少(信号中的统计相关性)这两个原则。最直接的方法是使用子带编码,它将音频信号分解为多个子带。

1.1 滤波器组的作用

滤波器组的目的是将信号分解为子带。例如,对于采样率为 44.1 kHz 的音频信号,如果要将其分解为 1024 个等带宽的子带,那么子带 0 包含 0 到 21.53 Hz 的信号频率分量,子带 1 包含 21.53 到 43.07 Hz,以此类推,子带 1023 包含 22,028.47 到 22,050 Hz。

执行这种分解的滤波器组位于编码器中,称为“分析滤波器组”。解码器需要相反的功能,即从子带信号中重建原始音频信号,这个位于解码器中的滤波器组称为“合成滤波器组”。

1.2 滤波器组的要求

我们对滤波器组有以下要求:
1. 良好的频率分离 :希望一个频率分量只出现在一个子带中,或者即使出现在其他子带中,其电平也尽可能低。否则,会在不同子带中多次编码相同的分量,浪费比特。
2. 临界采样 :假设滤波器组有 N 个子带,不希望总样本数增加 N 倍。因此,需要将每个子带信号下采样 N 倍,即只保留每 N 个样本中的一个,以使总样本数保持不变。
3. 完美重建特性 :即使进行了临界采样,滤波器组也应具有完美重建特性。这意味着如果将编码器中的分析滤波器组直

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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