今天败入音特美ER6i

实在是不觉得SONY EX90有啥好的,低音着实澎湃可惜总觉得缺少了些什么,中高频率非常的薄。也许我笔记本的Realtek本身就是烂货,素质根本无法跟用PHILIPS DSP的我的老iRiver 790相比,中高频率输出根本就是陡直的坠落,低频乱作一团。接上ER6i,低素质的MP3和WMA就不会再入俺的耳朵了,因为那种断断续续的感觉我觉得是插值造成。

我听音乐的范围比较杂,从摇滚金属古典新古典舞曲都听,我的口号是,“我只听那个风格中最顶级的作品”。拿出Stoa的《Urthona》,Ophelia's Dream的《Not A Second Time》,Robert Miles的《Children》,以及Lacrimosa的《Stille》、《Einsamkeit》,刚听音几个小时,有些小有成效了,低频开始展开,高频开始延伸,MP3基本上可以分辨出是啥素质的,原始录音如何。下面开始展开叙述。

首先从响应曲线开始分析,

ER6iRespo

从图示可以看出,从ER6i提升了低频部分,中频部分基本和ER6保持相对。虽然如此还是需要实际听才能晓得具体感觉。

首先从《Not A Second Time》中的《Lady Magdalen》开始。大提琴音色偏暗,动态范围拿捏准确。伴奏的电子合成器低音感觉明显。到后面以合成器为主,音色不混杂,背景女声距离比较远,这个地方不是很满意,也许和没煲开有关系。而后的重头戏《Ladonna Wosh》,吉他清晰明亮,润色不明显,属于规矩的声音。可想而知表现Sarah Brightman的《Dust In Wind》是如何的感觉了,吉他太出色了,太出色了。

再来我喜欢的Trance系列开始。首先是,Armin Van Burren的《Classical Trancelations》,古典与Trance的完美结合,我个人觉得是非常值得购买的一张专辑。第二首《Miami Sunset》,逐步推进的强劲古典没有让我失望,力道有,内容有,考虑到这样的入耳式耳塞,足够。然后就是《Heaven's Air》,三个频率段分的比较开,清晰明亮,不过略显单薄。下面就是AVB的《Armin Only 2008》演唱会,从3:20:00左右开始的Communication,观众欢呼的声音和主音乐的层次感很好,细节处的观众欢呼声都被表现了出来。低频如果满分5分我给3.7分,基本上可以接受。我相信完全煲开后有着更加惊人的表现。

总体感觉,ER6适合弦乐、轻音乐、Pop、R&B,女声摇滚,不是男声。表现Tilo的声音简直就跟找不到人似的。低音可以接受,除非是狂人,否则谁也受不了长时间冲击。我收集全了48张DDA系列,所有的Trance Voice系列,舞曲方面肯定有发言权,总得来说表现Trance属于中规中矩,清晰明了,觉得比舒耳SE210好,但绝对不会有森海塞尔那种超强的低音,否则那还不如直接买DJ耳机去了。交响乐古典乐属于中等偏下,声场有,乐器清晰,可是就觉得没那么有力道。

对比原来的森海塞尔MX90VC,我喜欢现在的这种清晰的声音。也许不如差不多价位的ATH CK7那么的“妖艳”,不过中规中矩的表现,超高的解析力,

To 小黄同学:用ER6i听《琵琶语》甚至能听到刚开始电子合成器造成的轻微回声,中规中矩富有弹性的琵琶声音,不过钢琴部分有些散,中间的碎琵琶临场感很强,星星点点的非常清晰,总之着实很享受,可惜就没听过ATH CK7甚至CK10,不知道是啥风格^^p

转载于:https://www.cnblogs.com/Jedimaster/archive/2008/10/01/1302922.html

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
微信小程序作为腾讯推出的一种轻型应用形式,因其便捷性与高效性,已广泛应用于日常生活中。以下为该平台的主要性及配套资源说明: 性方面: 操作便捷,即开即用:用户通过微信内搜索或扫描二维码即可直接使用,无需额外下载安装,减少了对手机存储空间的占用,也简化了使用流程。 多端兼容,统一开发:该平台支持在多种操作系统与设备上运行,开发者无需针对不同平台进行重复适配,可在一个统一的环境中完成开发工作。 功能丰富,接口完善:平台提供了多样化的API接口,便于开发者实现如支付功能、用户身份验证及消息通知等多样化需求。 社交整合,传播高效:小程序深度嵌微信生态,能有效利用社交关系链,促进用户之间的互动与传播。 开发成本低,周期短:相比传统应用程序,小程序的开发投更少,开发周期更短,有助于企业快速实现产品上线。 资源内容: “微信小程序-项目源码-原生开发框架-含效果截图示例”这一资料包,提供了完整的项目源码,并基于原生开发方式构建,确保了代码的稳定性与可维护性。内容涵盖项目结构、页面设计、功能模块等关键部分,配有详细说明与注释,便于使用者迅速理解并掌握开发方法。此外,还附有多个实际运行效果的截图,帮助用户直观了解功能实现情况,评估其在实际应用中的表现与价值。该资源适用于前端开发人员、技术爱好者及希望拓展业务的机构,具有较高的参考与使用价值。欢迎查阅,助力小程序开发实践。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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