量化《水手》

文章探讨了量化技术在音乐文件压缩中的表现,通过对比Lloyd标量量化(不同比特数对音质的影响)和LBG矢量量化,指出后者虽然提供更高的压缩比和音质,但实现复杂度更高。同时,建议读者通过听音乐来评估自己的音质辨识能力,选择合适的耳机等级。

量化技术的两个指标是压缩比和保真度。这里使用郑智化《水手》中的一段音乐,对Lloyd标量量化方法和LBG矢量量化方法做对比。

原始的音乐是WAV格式,时长9秒钟,单声道,采样率为44.1KHz,每个采样点的比特数为16。

首先对比Lloyd标量量化不同比特数的效果差异。

为了便于对比,首先播放原始音频,然后从8比特降到1比特,依次播放,最后再次播放原始音频。

标量量化不同bit数的对比

这段音乐还可以用作自我评估辨别音质的能力,从而决定购买耳机的档次。如果自始至终无法区分差异,可以考虑购买10元以内的耳机。

下面对比Lloyd标量量化和LBG矢量量化的效果差异。首先播放标量量化,然后播放矢量量化。

2个量化方法的对比

这里,矢量量化比标量量化的压缩比高,音质还好,是显而易见的。不过,矢量量化的复杂度要高不少。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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