12个小球 梅氏砝码问题

这篇博客探讨了梅氏砝码问题的解决策略,包括如何用最少的称量次数找出12个小球中的坏球及其重量。博主通过对比不同称量方式,解释了为何某些方法更为高效。此外,还提到了其他有趣的智力挑战,如用四个砝码称出1-40克的重量,以及支付工人工资的金条分割问题和马赛排名的最小比赛次数问题。

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1. 12个小球,其中有一个是坏球。有一架天平。需要你用最少的称次数来确定哪个小球是坏的并且它到底是轻还是重。


来源:http://blog.youkuaiyun.com/pongba/article/details/2544933

这个问题是一道流传已久的智力题。网络上也有很多讲解,还有泛化到N个球的情况下的严格证明。也有零星的一些地方提到从信息论的角度来看待最优解法。本来我一直认为这道题目除了试错之外没有其它高妙的思路了,只能一个个方法试,并尽量从结果中寻找信息,然后看看哪种方案最少。

然而,实际上它的确有其它的思路,一个更本质的思路,而且根本用不着信息论这么拗口的知识。

我们先回顾一下猜数字游戏。为了保证任何情况下以最少次数猜中,我们的策略是每次都排除恰好一半的可能性。类比到称球问题上:坏球可能是12个球中的任意一个,这就是12种可能性;而其中每种可能性下坏球可能轻也可能重。于是“坏球是哪个球,是轻是重”这个问题的答案就有12×2=24种可能性。现在我们用天平来称球,就等同于对这24种可能性发问,由于天平的输出结果有三种“平衡、左倾、右倾”,这就相当于我们的问题有三个答案,即可以将所有的可能性切成三份,根据猜数

### 梅尔倒频谱系数(MFCC)概述 梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)是一种广泛应用在语音识别和处理中的声学特征[^2]。MFCC的设计灵感来源于人类听觉系统的特性,特别是人耳对不同频率的敏感度差异。 #### 特征描述 MFCC通过一系列处理步骤来模拟人耳对声音的感受方式: - **预加重**:通过对原始音频信号施加高通滤波器,增强高频成分并减少低频噪声的影响。 - **分帧**:将连续时间序列分割成多个固定长度的时间窗口或“帧”,通常这些帧之间会有一定的重叠。 - **加窗**:为了降低相邻样本之间的不连续性和由此产生的伪影,在每帧上应用一个平滑函数(如汉明窗)。 - **快速傅里叶变换 (FFT)** :把时域内的数据映射到频域内表示形式;这一步骤可以揭示出存在于输入信号内部的各种周期模式及其强度分布情况。 - **梅尔滤波器组**:利用一组按特定间隔排列于梅氏尺度上的三角形带通滤波器作用于上述所得幅度谱之上,从而获得更贴近自然听力机制下的响应曲线形状。 - **对数运算**:取各通道输出结果的自然对数值,以便更好地反映实际感知效果。 - **离散余弦变换(DCT)**:最后执行一次DCT操作以进一步压缩维度,并最终形成所需的MFCC向量集合。 ```matlab % MATLAB代码片段展示如何实现基本的MFCC计算过程 function mfccs = compute_mfcc(signal, fs) % 参数初始化... % 预加重 pre_emphasized_signal = filter([1 -0.97], 1, signal); % 分帧 & 加窗 frames = buffer(pre_emphasized_signal, frame_length, overlap_samples, 'nodelay'); windowed_frames = frames .* hamming(frame_length)'; % FFT 和 功率谱密度估计 fft_result = abs(fft(windowed_frames)).^2; % 应用梅尔滤波器银行 mel_filters = create_mel_filter_bank(fs, num_cepstra); filtered_power_spectra = fft_result * mel_filters'; % 对数转换 log_filtered_powers = log(filtered_power_spectra + eps); % DCT 变换获取最终MFCC mfccs = dct(log_filtered_powers); end ``` #### 应用场景 由于其强大的表征能力和鲁棒性,MFCC被广泛应用于各种领域中,包括但不限于以下几个方面: - **自动语音识别**(ASR): 提取出能够有效区分不同发音单位的信息作为模型训练的基础. - **说话人验证/辨认**: 利用个人独特的发声特质来进行身份确认或是分类任务. - **情感分析**: 推断讲话者的情绪状态比如快乐、悲伤等情绪类别.
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