android audio通信

第一次写博文,也不知道怎么开始写,想到什么就写什么吧!!!

最近在学习音频通信方面的东西,查看了网上很多这方面的内容,有点自己的思路,有自己的一些疑问!

思路:编码主要是将数据编为一种指定波(如有方波,正弦波等)发送,解码主要是解析指定的波(如方波,正弦波)

  1. 编码

    (1)将自定义的命令编码用如0101这样的电平信号。

         

    (2)每一个命令保定在频率内

    (3)将编码后的数据通过 audiotrack 发送到音频接口

2.  解码

    (1)用audiorecord读取PCM数据保存到buffer

    (2)buffer数据解析成0101字符串

     (3) 将0101字符串组合为协议的命令

疑问

  1. 怎么保证数据同步

  2. 用audio 16bit short数组接收协议内容怎么是否按16bit解析0101字符串


如有不正确的请帮忙更正,能解决疑问的请各位提供帮助!!!谢谢!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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