stft算法原理

① 手机屏幕材质的区别

手机屏幕材质主要有以下8种，TFT材质、SLCD材质、AMOLED材质、SuperAMOLED材质、SuperAMOLEDPlus材质、ASV技术材质、IPS技术材质以及NOVA技术材质。通过它们各自的特点可以看出它们的区别，它们各自的特点如下：

1、TFT材质屏幕手机

TFT屏幕是目前手机屏幕上最常用也是最常见的一种材质，TFT全程TFT--ThinFilmTransistor薄膜晶体管，是有源矩阵类型液晶显示器AM-LCD中的一种，TFT在液晶的背部设置特殊光管，可以主动对屏幕上的各个独立的像素进行控制，这样可以大大地提高反应时间。

由于TFT是主动式矩阵LCD可让液晶的排列方式具有记忆性，不会在电流消失后马上恢复原状。TFT还改善了STN闪烁(水波纹)-模糊的现象有效地提高了播放动态画面的能力。

TFT液晶为每个像素都设有一个半导体开关，每个像素都可以通过点脉冲直接控制，因而每个节点都相对独立，并可以连续控制，不仅提高了显示屏的反应速度，同时可以精确控制显示色阶，所以TFT液晶的色彩更真。TFT液晶显示屏的特点是亮度好、层次感强、颜色鲜艳，但也存在着比较耗电的不足。

2、SLCD材质屏幕手机

SLCD是英文SpliceLiquidCrystalDisplay的缩写，即拼接专用液晶屏。SLCD是LCD的一个高档衍生品种。SLCD是一个完整的拼接显示单元，既能单独作为显示器使用，又可以拼接成超大屏幕使用。根据不同需求，实现单屏分割显示、单屏单独显示、任意组合显示、全屏拼接、竖屏显示，图像边框可选补偿或遮盖，全高清信号实时处理。

SLCD能够满足不同使用场合、不同信号输入的需求，超过50000小时的使用寿命，没有任何灼伤、损伤，维护成本低;任意几个单元可组合显示一幅完整的画面，任意一个画面可以叠加在其他画面之上，通过软件，可将任意一个信号，以一个屏为单位，在拼接幕墙上移动;另外在屏幕的可视角度方面也非常不错。最近在市场上炙手可热的HTC新机HTCIncredibleS采用的就是SLCD显示屏。

3、AMOLED材质屏幕手机

AMOLED是OLED技术的一种。AMOLED(ActiveMatrix/OrganicLightEmittingDiode)是有源矩阵有机发光二极体面板。相比传统的液晶面板，AMOLED具有反应速度较快、对比度更高、视角较广等特点。AMOLED屏幕具备着响应速度快、自发光、显示效果优异以及更低电能消耗的优点。

而早期AMOLED屏幕所面临的面板尺寸有限以及寿命相比TFT较短的缺陷也在不断革新的技术支持下缩短着差距。AMOLED是面板自主发光的;AMOLED效果色彩更丰富，更亮，在白天户外也可以清晰看到屏幕;最关键是AMOLED是功耗要低很多。

联想乐phone是目前国产手机中比较有代表性的产品之一，而第一代联想乐phone在屏幕上就采用的是AMOLED材质。

4、SuperAMOLED材质屏幕手机

SuperAMOLED(全称：SuperActiveMatrix/OrganicLightEmittingDiode)超炫屏，相比传统AMOLED炫屏而言，摒弃了之前触控感应层+显示层的架构设计，操控更为灵敏。此外，取消玻璃覆盖层还带来了更佳的阳光下显示效果。

同时，SuperAMOLED还搭载了mDNIe(移动数字自然图像引擎)技术能从任意角度观看并做出快速的反应，构造有三层，AMOLED屏幕、TouchScreenPanel跟外面保护的那层玻璃，SuperAMOLED少了中间那层TouchScreenPanel，因为把TouchSensor做在AMOLED上了。

SuperAMOLED面板比AMOLED屏幕更薄，而且就是原生的触控面板，不像AMOLED还需要触控感应器与空气层，触控更灵敏，而且因为少了一层阻隔，显色更亮丽。SuperAMOLED在可视角度、显示细腻度和色彩鲜艳饱和度方面都有不错的表现。

5、SuperAMOLEDPlus材质屏幕手机

SuperAMOLEDPlus是三星最新推出的一款屏幕，目前SuperAMOLEDPlus只在I9100手机上使用，不过相信在随后的时间里应该会有更多的手机采用这一屏幕。全新技术的SuperAMOLEDPlus材质屏幕则通过改变像素中RGB三原色分配、以及加长像素范围等方式，有效的降低了该材质屏幕的颗粒感。

对于最新的SuperAMOLEDPlus屏幕，目前三星只将它用在三星I9100这一款机器上面，不过随着时间的深入之后会有更多此类屏幕的手机面世。

6、ASV技术材质屏幕手机

夏普公司的ASV(AdvancedSuper-V)技术，改进了TFT显示屏的响应速度和可视角。夏普将ASV描述为一个排列晶状物质的新方法，而此晶状物质显示起来就象夹在两片薄薄玻璃中的三明治。

这其中有几项改进，最明显的改进之一就是视觉角度。现在的显示最多让用户可以从垂直140度水平110度的角度看清显示内容，而ASV将这一角度提高到170度。

另外，现在决大多数显示器的默认状态为打开显示器时所有像素为白色，直到被转换为其它颜色，这就意味着那些坏掉的像素仍然是黑色而且很难被注意到。ASV的第三个改进就是响应时间减少，从45毫秒减少到25毫秒以下。此技术也主要应用于Sharp的产品中。

7、IPS技术材质屏幕手机

IPS型面板是日立公司在2001年推出的一种面板，在技术上利用液晶分子平面切换的方式来改善视角，由于制造面板并没有附加补偿膜，屏幕的通透感更强，颜色也更加细腻，不过响应时间慢和对比度提高难是制约该类型面板普及的大问题。

IPS屏幕比较明显的优点是拥有比较好的可视角度，另外在色彩方面也更加亮丽鲜艳，同时挤压水波纹也不是很明显;当然IPS屏幕在响应速度上比较慢功耗方面比较大是它的缺点所在。

另外，在LG买过技术之后，现在主要的消费类产品如手机、显示器、电视，绝大部分都是LG的屏幕。提到IPS就不能不说iphone4，在全球拥有无数粉丝和绝对号召力的iphone4在屏幕方面采用的就是IPS硬屏。

8、NOVA技术材质屏幕手机

NOVA是目前一种新型的显示技术，NOVA和其它的屏幕相比最大的优势在于其在相同的亮度情况下耗电要比其它屏幕更低，并且其在黑色色系的表现方面非常出色。

NOVA最大的特点在于拥有700Nit的光亮度下还极端节能，并且还能够提供清晰的阅读体验，屏幕对比度也有大幅提升，做到了真正黑白分明的显示效果。光亮度280Nit以下，比传统的LCD省电高达50%，在纯白画面下比AMOLED省电两倍。

(1)stft算法原理扩展阅读：

手机屏幕材质相关比较：

按照显示效果的好坏由高到低排列依次为ASV、TFT、OLED、TFD、UFB、STN、CSTN。

UFB、STN、TFT比较

STN是早期彩屏的主要器件，最初只能显示256色，虽然经过技术改造可以显示4096色甚至65536色，不过一般的STN仍然是256色的，优点是：价格低，能耗小。

TFT的亮度好，对比度高，层次感强，颜色鲜艳。缺点是比较耗电，成本较高。

UFB是专门为移动电话和PDA设计的显示屏，它的特点是：超薄，高亮度。可以显示65536色，分辨率可以达到1280×1600的分辨率。UFB显示屏采用的是特别的光栅设计，可以减小像素间距，获得更佳的图片质量。UFB结合了STN和TFT的优点：耗电比TFT少，价格和STN差不多。

区分液晶屏的面板材质：

用手轻按LCD面板，看到有梅花状印记的就是VA面板

查看LCD的参数，只要是16.7M色彩+水平垂直都有170度以上可视角度的100%是VA面板

用手轻按LCD面板，看到有水波纹的就是TN面板

只要是16.2M色的就是TN

水平垂直可视角度都打不到160度以上的就是TN.

② 实际应用中,需要滤波器的设计时,应该怎么做

具体电源电路中电阻器、电容器、电感器都存有一定的偏差，运放的放大系数、通带平整度等也非肯定理想化，并且伴随着温度、环境湿度等转变，元器件的标值也会产生变化，这种都是导致网络函数H(s)的转变，从而危害滤波实际效果。因而在硬件配置滤波器设计方案中，一定要考虑到元器件本身的精密度。滤波器对重要元器件的敏感度要很低，元器件的精密度应该要很高。

信号源一般可等效电路为一个理想化电压源和一个特性阻抗的串连。假如滤波器键入端与信号来源于阻抗匹配，则能做到至大功率传送，假如滤波器键入为高阻，则能维持信号键入工作电压不会改变。而假如设计过程中未留意到输入阻抗这一主要参数，则会导致反射或分压，减少信号传送高效率，导致信号衰减系数。

(2)stft算法原理扩展阅读：

注意事项：

同一组电缆内的所有导线的未滤波部分在-起，已滤波部分在一起。否则一根导线的耒滤波部分会将另一根导线的已滤波部分重新污染9使电缆整体滤波失效。

靠近电缆：滤波器与面板之间的导线的距离应尽量短。必要时，使用金属板遮挡一下，隔离近场干扰。

安装滤波器的干诤地要与金属机箱可靠地搭接起来，如果机箱不是金属的，就在线路板下方设置一块较大的金属板来作为滤波地。干净地与金属机箱之间的搭接要保证很低的射频阻抗。如有必要，可以使用电磁密封衬垫搭接，增加搭接面积，减小射频阻抗。

③ 《现代数字信号处理》和《数字信号处理》的区别

现代数字信号处理主要针对随机的离散信号，一般是研究生课程，数字信号处理主要是讲可以用数学表达式描述的离散信号的处理，一般是本科生课程

④ 短时傅里叶变换窗函数窗口宽度的选择

首先，我的答案是针对于matlab时频分析工具箱的，在这个工具箱里，段师傅里叶变换的函数为tfrstft
。下面介绍一下用法
格式：
[tfr,
t,
f]
=
tfrstft(x)
%
计算时间序列x的短时傅里叶变换，参数tfr为短时傅里叶变换系数，t为系数tfr对应的时刻，f为归一化频率向量
[tfr,
t,
f]
=
tfrstft(x,
t)
%
计算对应时刻t的短时傅里叶变换
[tfr,
t,
f]
=
tfrstft(x,
t,
n)
%
计算n点对应时刻t的短时傅里叶变换
[tfr,
t,
f]
=
tfrstft(x,
t,
n,
h)
%
参数h为归一化频率平滑窗
[tfr,
t,
f]
=
tfrstft(x
t,
n,
h,
trace)
%
trace显示算法进程
说明：
x--信号
t--时间（缺省值为1：length(x))
n--频率数（缺省值为length(x))
h--频率滑窗，h归一化为单位能量（缺省值为hamming（n/4））
trace--如果非零，显示算法的进程（缺省值为0）
tfr--时频分解（为复值），频率轴观察范围为-0.5~0.5
也就是说，如果你想改变窗函数，你需要修改h这个变量，希望对你有帮助

⑤ 求助！中文译为英文 ！！善良的英语高手请进！！

建议提供关键词的英文翻译，否则只是英语好没有用，专业性太强。

⑥ db小波的傅里叶变换理论值怎么求或者说，给定h与g后，该小波的理论时域和频域在某点处的值怎么求

小波分析(wavelet analysis), 或小波转换(wavelet transform)是指用有限长或快速衰减的、

称为母小波(mother wavelet)的振荡波形来表示信号。该波形被缩放和平移以匹配输入的信号。

小波一词由Morlet和Grossman在1980年代早期提出。他们用的是法语词ondelette- 意思就是

"小波"。后来在英语里，"onde"被改为"wave"而成了wavelet。

小波变换分成两个大类：离散小波变换(DWT) 和连续小波转换(CWT)。两者的主要区别在于，

连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。

小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域表示的形式，所以和调和分析相关。

所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的

小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。

[编辑]母小波

简单来说(技术上并非如此)，母小波函数必须满足下列条件:

• , 也即并单位化

• , 也即

多数情况下，需要要求连续且有一个矩为0的大整数M，也即对所有整数m<M

这表示母小波必须非0且均值为0。技术上来讲，母小波必须满足可采纳性条件以使某个分辨率的恒等成立。

母小波的一些例子:

Meyer

Morlet

墨西哥帽

母小波缩放(或称膨胀)倍并平移得到(根据Morlet的原始形式):

这些函数常常被错误的称为变换的基函数。实际上，没有基函数存在。时域频域解释要用一个稍有区别的

表述(由Delprat给出)。

[编辑]和傅里叶变换比较

小波变换经常和傅里叶变换做比较，在那里信号用正弦函数的和来表示。主要的区别是小波在时域和频域

都是局部的,而标准的傅里叶变换只在频域上是局部的。短时距傅里叶变换(Short-time Fourier

transform)(STFT)也是时域和频域都局部化的.但有些频率和时间的分辨率问题，而小波通常通过

多分辨率分析给出信号更好的表示。

小波变换计算复杂度上也更小，只需要O(N)时间，而不是快速傅里叶变换的 O(NlogN)，N代表数据大小。

[编辑]小波的定义

有几种定义小波(或者小波族)的方法.

[编辑]缩放滤波器

小波完全通过缩放滤波器g——一个低通有限脉冲响应(FIR)长度为2N和为1的滤波器——来定义。在双正

交小波的情况，分解和重建的滤波器分别定义。

高通滤波器的分析作为低通的QMF来计算，而重建滤波器为分解的时间反转。例如Daubechies和Symlet小

波。

[编辑]缩放函数

小波由时域中的小波函数(即母小波)和缩放函数(也称为父小波)来定义。

小波函数实际上是带通滤波器，每一级缩放将带宽减半。这产生了一个问题，如果要覆盖整个谱需要无穷

多的级。缩放函数滤掉变换的最低级并保证整个谱被覆盖到。详细解释请参看[1]。

对于有紧支撑的小波，可以视为有限长，并等价于缩放滤波器g。例如Meyer小波。

[编辑]小波函数

小波只有时域表示，作为小波函数。例如墨西哥帽小波。

[编辑]应用

通常来讲，DWT用于信号编码而CWT用于信号分析。所以，DWT通常用于工程和计算机科学而CWT经常用于科

学研究。小波变换现在被大量不同的应用领域采纳，经常取代了傅里叶变换的位置。很多物理学的领域经

历了这个范式的转变，包括分子动力学，从头计算(ab initio calculations),天文物理学，密度矩阵局

部化，地震地质物理学，光学，湍流，和量子力学。其他经历了这种变化的学科有图像处理，血压，心率

和心电图分析，DNA分析，蛋白质分析，气象学，通用信号处理，语言识别，计算机图形学，和多分形分析。

小波的一个用途是数据压缩。和其他变换一样，小波变换可以用于原始数据(例如图像)，然后将变换后的

数据编码，得到有效的压缩。JPEG 2000是采用小波的图像标准。细节请参看小波压缩。

[编辑]历史

小波的发展和几条不同的思路相关，最早的是Haar在20世纪早期的工作。对小波理论有突出贡献的有

Goupillaud,Grossman和Morlet的表述，现在称为CWT (1982),Strömberg在离散小波上的早期工作

(1983),多贝西(Daubechies)的紧支撑正交小波(1988),Mallat的多分辨率框架(1989),Delprat

CWT的时域频域解释 (1991),Newland的调和小波变换和之后的很多其他人。

[编辑]时间线

• 第一个小波(Haar小波)由Alfred Haar给出 (1909年)

• 1950年代以来:Jean Morlet和Alex Grossman

• 1980年代以来:Yves Meyer,Stéphane Mallat,英格丽·多贝西(Ingrid Daubechies),

• Ronald Coifman,Victor Wickerhauser

[编辑]小波变换

存在着大量的小波变换，每个适合不同的应用。完整的列表参看小波相关的变换列表，常见的如下：

• 连续小波变换(CWT)

• 离散小波变换(DWT)

• 快速小波转换(FWT)

• 小波包分解(Wavelet packet decomposition) (WPD)

[编辑]小波列表

[编辑]离散小波

• Beylkin(18)

• Coiflet(6, 12, 18, 24, 30)

• 多贝西小波(Daubechies小波) (2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

• Cohen-Daubechies-Feauveau小波，有时称为“多贝西”9/7 (Daubechies 9/7) 或 CDF9/7

• 哈尔小波转换

• Vaidyanathan滤波器(24)

• Symmlet

• 复小波变换

[编辑]连续小波

• 墨西哥帽小波

• 厄尔米特小波

• 厄尔米特帽小波

• 复墨西哥帽小波

• Morlet小波

• 修正Morlet小波

• Addison小波

• 希尔伯特-厄尔米特小波

[编辑]相关条目

• 滤波器段

• 超宽带无线传输小波。

• 短时距傅里叶变换

• chirplet变换

• 分数傅里叶变换

[编辑]


[编辑]外部链接

• Wavelet Digest

• Amaras Wavelet Page

• Wavelet Posting Board

• The Wavelet Tutorial by Polikar

• OpenSource Wavelet C Code

• An Introction to Wavelets

• Filter Coefficients of Popular Wavelets

• Wavelets for Kids (PDF file)(introctory)

• Link collection about wavelets

• List of Wavelet resources, libraries and source codes

• A really friendly guide to wavelets

• Wavelet forums (French)Wavelet forum (English)

⑦ 短时傅里叶变换窗函数窗口宽度的选择

首先，我的答案是针对于matlab时频分析工具箱的，在这个工具箱里，段师傅里叶变换的函数为tfrstft 。下面介绍一下用法
格式：
[tfr, t, f] = tfrstft(x) % 计算时间序列x的短时傅里叶变换，参数tfr为短时傅里叶变换系数，t为系数tfr对应的时刻，f为归一化频率向量
[tfr, t, f] = tfrstft(x, t) % 计算对应时刻t的短时傅里叶变换
[tfr, t, f] = tfrstft(x, t, n) % 计算n点对应时刻t的短时傅里叶变换
[tfr, t, f] = tfrstft(x, t, n, h) % 参数h为归一化频率平滑窗
[tfr, t, f] = tfrstft(x t, n, h, trace) % trace显示算法进程
说明：
x--信号
t--时间（缺省值为1：length(x))
n--频率数（缺省值为length(x))
h--频率滑窗，h归一化为单位能量（缺省值为hamming（n/4））
trace--如果非零，显示算法的进程（缺省值为0）
tfr--时频分解（为复值），频率轴观察范围为-0.5~0.5
也就是说，如果你想改变窗函数，你需要修改h这个变量，希望对你有帮助

⑧ 语音识别与控制应用技术的图书目录

前言
第1章语音识别原理
1.1引言
1.2语音识别基础
1.2.1语音识别的基本原理
1.2.2语音识别的方法
1.3语音识别模型——隐马尔可夫模型
1.3.1马尔可夫链
1.3.2隐马尔可夫模型的定义
1.3.3隐马尔可夫模型的三个问题
1.3.4隐马尔可夫模型在语音识别中的应用
1.3.5隐马尔可夫模型存在的问题
1.4常用特征模板训练法
第2章语音信号的分析与处理
2.1引言
2.2语音信号预处理
2.2.1数字语音信号
2.2.2使用MATLAB处理语音信号
2.3端点检测
2.3.1流程图
2.3.2源程序
2.3.3运行图
2.4语音信号的时域处理
2.4.1短时平均能量和幅度
2.4.2短时平均过零率
2.5语音信号的频域处理
2.5.1短时傅里叶变换STFT
2.5.2谱熵
2.5.3线性预测倒谱参数LPCC
2.5.4 Mel倒谱系数MFCC
2.5.5 MFCC的实现
2.6隐马尔可夫模型的改进
2.6.1识别流程
2.6.2矢量量化
2.6.3进化算法EA
2.6.4HMM的改进
第3章语音识别的硬件和软件平台
3.1引言
3.2语音识别芯片
3.2.1Uniute芯片结构和参考设计
3.2.2基于UniLite芯片的嵌入式语音处理技术
3.2.3基于UniLite芯片的语音协处理模块
3.2.4典型应用举例
3.3电话语音卡
3.3.1Dialogic语音卡硬件原理
3.3.2Dialogic语音卡软件接口
3.3.3Dialogic语音卡的初始化
3.4语音识别软件
3.4.1Nuance的基本结构和技术特点
3.4.2Nuance语音识别过程
3.4.3基于Nuance的语音识别应用程序开发方法
3.5语音识别工具包HTK/ATK
3.5.1HTK简介
3.5.2ATK简介
第4章语音识别与CTI
4.1引言
4.2语音合成技术
4.2.1语音合成技术原理
4.2.2TTS开发包
4.3呼叫中心
4.3.1呼叫中心现状与分析
4.3.2交互式语音应答IVR框架设计
4.3.3IVR框架的代码实现
4.3.4IVR内容编辑
4.3.5呼叫流程的运行
4.3.6IVR系统的完善
第5章语音识别在Web中的应用
5.1引言
5.2SALT体系结构
5.3SALT Web应用开发方法
5.3.1SALT开发平台
5.3.2SALT控件元素
5.3.3事件处理
5.3.4对话流程
5.4基于SALT的语音识别web应用实例
5.4.1系统功能
5.4.2系统设计与实现
5.4.3SALT Web应用系统的测试
5.5SALT语音识别的优势
5.6使用RIA技术开发语音识别富客户端
5.6.1什么是RIA
5.6.2RIA技术的优势
5.6.3RIA开发技术Flash/Flex
5.6.4RIA开发过程
第6章语音控制软件的设计
6.1引言
6.2开发平台和工具
6.3语音控制软件总体设计
6.3.1系统结构
6.3.2系统功能
6.3.3控制流程
6.4控制程序设计
6.5语音命令的生成
6.6系统延迟分析
第7章基于Web Services的语音远程控制
7.1引言
7.2Web Services技术
7.3本体与语义Web服务
7.3.1本体的概念
7.3.2语义Web服务
7.4基于Web Services的语音远程控制系统设计
7.4.1系统总体结构
7.4.2工业机器人硬件编程接口
7.4.3基于Web Services的控制软件设计
7.4.4机器人控制的领域本体设计
7.4.5基于本体的语义Web服务模型的建立
7.4.6客户端设计
第8章嵌入式语音控制器的设计
8.1引言
8.2语音控制器总体设计
8.3语音控制器硬件设计
8.3.1凌阳SPCE061A单片机简介
8.3.2语音控制器电路板设计
8.4 语音控制器软件设计
8.4.1凌阳μ’nSP IDE的项目结构
8.4.2控制器程序总体设计
8.4.3系统初始化程序设计
8.4.4主控程序设计
参考文献

⑨ 翻译成中文

你好！具体的翻译请根据你的专业理解和修改调整通畅程度，下面翻译仅供参考，好吗？：自从DTMF信号实际上是一个multicomponentnonstationary信号,时频方法能正确检测到这些信号的措施。nonstationarysignals发现在许多重要的应用程序,正确的工具,应用是time-frequencyrepresentations(TFRs),测量频率的内容信号随时间变化而变化。 短时傅里叶变换TFRslike短时傅立叶变换,thewavelet变换,维格纳分布是非常有用的解决不同的问题,发生在fieldslike地球物理学;数据压缩,图像编码andanalysis;通信;演讲和声学signalprocessing,医学信号处理。是一个富有的timefrequencyplane特征空间分析thesignal的属性。 一个一个多组分的nonstationarysignal TFR由集洋中脊、theorientations和宽度的特征信号。 例如,一旦处理计算,时频映象使用边缘检测和其他imageprocessing算法来自动确定theridge参数。wavelettransform的STFT和连续一直建议第一,imagegeneration一步的特征提取过程。 在这篇论文中,我们将探索使用的优越性TFRsin DTMF检测。