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右上下图可知，卷积核大小为（in_channel * kernel_size），一般一维信号的卷积核大小就为(1*kernel_size)。一维卷积不代表卷积核只有一维，也不代表被卷积的feature也是一维。一维的意思是说卷积的方向是一维的。可以肯定的是卷积核是在最后一个维度移动的，例如上图的一维信号是卷积核从左往右进行卷积的。从输入到输出的过程中，通道数经常在发生改变，而out_channel是什么呢？补充：卷积层实际上是计算的相关，并没有翻折的操作，不是数学意义上的卷积。一维卷积的是在哪个维度进行？

首先如果你对不太熟悉，可点击查看。

回声消除相关的测试指标。

总体步骤：跟踪最小值采用的“连续频谱最小值跟踪算法。

要想用neon实现对cosf()和sinf()函数的优化，首先需要找到求近似值的方法，然后再将求近似值的函数用neon实现。需要注意的是，这些近似求解方法，都需要将。

关于窗函数的完美重建条件和频谱分析

void compute_band_energy(float* bandE, const kiss_fft_cpx* X) { int i; float sum[NB_BANDS] = { 0 };/*NB_BANDS是22个端点，即21个子带*/ for (i = 0; i < NB_BANDS - 1; i++) { int j; int band_size; /*对应子带的频点数*/ band_size = (e.