19、Windows Phone 音频开发全解析

Windows Phone 音频开发全解析

1. 音频输入与麦克风基础

在 Windows Phone 应用中处理音频输入,唯一的方法是使用 XNA Microphone 类。该类能让我们访问系统上的麦克风,不过系统里通常只有一个默认麦克风。设备上所有麦克风都遵循相同的基本音频格式,返回 16 位 PCM 单声道音频数据,采样率在 8000 Hz 到 48000 Hz 之间。

底层音频栈使用内部循环缓冲区来收集来自麦克风设备的输入音频,我们可以通过设置 Microphone.BufferDuration 属性来配置该缓冲区的大小。这个属性类型为 TimeSpan ,例如设置为 300 毫秒,缓冲区大小就是 2 * 16 * 300 = 9600 字节。 BufferDuration 必须在 100 毫秒到 1000 毫秒之间,且以 10 毫秒为增量。缓冲区大小可通过 GetSampleSizeInBytes 方法获取。

1.1 音频输入数据检索方法

有两种不同的方法来检索音频输入数据:
- 处理 BufferReady 事件 :当缓冲区接收到相当于 BufferDuration 时长的数据时处理数据,此方法最小延迟为 100 毫秒。
- 独立于 BufferReady 事件拉取数据 :可以按自己选择的时间间隔拉取数据,甚至比

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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