goertzel演算法
A. android中怎樣通過軟體實現FSK調制普通數據
這已不是一個簡單的ANDROID編寫問題，當中的關鍵就是怎樣去實現Goertzel演算法。
B. 雙音多頻按鍵與頻率的關系
雙音多頻就是用頻率組合來表示話機的按鍵信號，每個信號分別由一個高頻群中的頻率和一個低頻群中的頻率組成，即雙音高頻群或桐有H1-H4四個頻率，低頻群有L1-L4四個頻率，共有16種組合，如下：
雙音多頻DTMF（Dual Tone Multi Frequency）信令，逐漸在全世界范圍內使用在按鍵式電話機上，因其提供更高的撥號速率，迅速取代了傳統轉盤式電話機使用的撥號脈沖信令。近年來 DTMF也應用在互動式控制中，諸如語言菜單、語言郵件、電話銀行和ATM終端等。通過軟體產生與檢測DTMF信令，是一項較有價值的工程應用。
DTMF編解碼器在編碼時將擊弊岩鍵或數字信息轉換成雙音信號並發送，解碼時在收到的DTMF信號中檢測擊鍵或數字信息的存在性。電話機鍵盤上每一個鍵通過如圖所示的行頻與列頻唯一確定。DTMF的編解碼方案無需過多的計算量，以目前計算機的運算速度，可以很輕松地實現。
由圖可知，一個DTMF信號由兩個頻率的音頻信號疊加構成。這兩個音頻信號的頻率來自兩組預分配的頻率組：行頻組或列頻組。每一對這樣的音頻信號唯一表示一個數字或符號。為了產生DTMF信號，可以通過軟體產生兩個正弦波疊加在一起後發送，解碼時軟體可以採用改進的Goertzel演算法，從頻域搜索兩個正弦衫卜坦波的存在，從而解調出DTMF信號。
C. 關於數字信號處理的matlab上機實驗中的DTMF信號程序
程序沒有什麼問燃慧題, 可能是硬體方面的問題, 因為要使用音效卡,程序運皮耐答行時,不要有其他windows程序佔用聲畝指卡(比如一邊放歌一邊運行程序)等等.
D. 斯蒂文斯理工學院的著名校友
· Charles Stewart Mott， M.E. 1882，美國通用汽車公司聯合創始人。
· 弗雷德里克·溫斯洛·泰勒Frederick Winslow Taylor， M.E.， 1883， 美國著名管理學家，經濟學家，被後世稱為「科學管理之父」，其代表作為《科學管理原理》。
· 塞繆爾·布希Samuel P. Bush， 1884， 在美國鋼鐵和鐵路業內有著舉足輕重的地位，布希家族成員，美國製造業聯盟的首任主席，美國商會的創始人之一。
· Walter Kidde， B.E.， 1897， founder of Walter Kidde Constructors； 負責設計了監督建造了紐瓦克港和卡尼港，新澤西州第一個交通環線和世界上第一個蝶式道路交匯處，普拉斯基高架路； 他是新澤西州高速交通委員會執行理事，沃爾特凱德公司創始人， WWII 安全設備製造者。
· 亨利·勞倫斯·甘特Henry Gantt， M.S.，1902， 甘特圖的發明者，是泰勒創立和推廣科學管理制度的親密的合作者，也是科學管理運動的先驅者之一。甘特非常重視工業中人的因素，因此他也是人際關系理論的先驅者之一。
· 亞歷山大·考爾德Alexander Calder， M.E.， 1919，美國著名雕塑家、藝術家，動態雕塑（mobile）的發明者。
· Louis A. Hazeltine， M.E.， Sc. D.， 1926， 美國著名Hazeltine Corporation公司的創始人，平差式無線電接收機的發明者。
· Sang-Beom Han， M.S.， 1985， Ph.D.， 1991， LG顯示器公司執行總裁。
· L. Sprague de Camp， M.S.， 1933， 美國著名科幻小說家，作品有Lest Darkness Fall，The Wheels of If，The Great Monkey Trial， winner of theHugo Award(1997)。
· Alfred Fielding， 1939， 氣泡膜外包裝材料的發明者。
· Igor Bensen， B.E. 機械工程專業1940， Bensen Aircraft本森飛行器的創始人，發明和設計了多種旋翼機。
· 弗雷德里克·萊因斯Frederick Reines， M.E.， 1939， M.S. 1943， 中微子的發現者，1995年諾貝爾物理學獎獲得者。
· Beatrice Hicks， M.S. 物理學專業 1949，美國女性工程師協會創始人及總裁
· Leon Febres Cordero， M.E.， 1953，厄瓜多總統，1984–1988。
· 尤金.麥克德莫特， M.E.， 1953， 創始人，德州儀器公司。
· 亞倫.科恩Aaron Cohen， M.S.， 1958應用數學專業， 美國國家航空航天局（NASA）副局長，1986-93。
· 理查德.里維斯， M.E.， 1960，艾美獎得主，知名的專欄作家，作家，電視評論員。
· John McLean， MD， B.S.， 1960， 眼角膜移植技術創始人， 美國復明眼庫創始人。
· Richard Herman， B.S.， 1963， 伊利諾伊大學香檳分校校長。
· Lawrence Babbio， B.E.， 1966， 美國弗萊森電訊公司副董事長兼總裁，前惠普董事會董事。
· William W. Destler， B.S. 應用物理學專業1968， 羅徹斯特理工學院現任校長。
· 傑德·巴賓Jed Babbin， B.E. 1970， 美國前國防部副次長， Inside the Asylum走進瘋人院作者。
· Charles Petzold， B.S.， M.S. 1975， 世界頂級技術作家，Windows編程大師， 編寫了Microsoft Windows程序. 代表作有圖靈的秘密: A Guided Tour through Alan Turing's Historic Paper on Computability and the Turing Machine2008， 編碼的奧秘CODE: The Hidden Language of Computer Hardware and Software1999，Programming Windows1988-1998。
· Mark Crispin， B.S.， 1977， Internet郵件訪問協議IMAP的發明者。
· Greg Gianforte， B.E. Electrical Engineering， M.S. Computer Science 1983，世界領先的CRM on demand客戶關系管理公司RightNow Technologies的創始人。
· Gerard Joseph Foschini， PhD 1967， 世界頂級電信工程師， 其研究成果已廣泛應用於電子科學領域. 獲得獎項 IEEE Eric E. Sumner Award(2004) IEEE Alexander Graham Bell Medal(2008)。
· Gerald Goertzel， B.E.機械工程專業， Goertzel演算法的發明者。
· Peter Cooper Hewitt， 世界著名電氣工程師， 汞弧整流技術的發明者。
· John White Howell， M.E.電子工程專業， 世界著名電氣工程師， 升級了白熾燈技術1924獲得IEEE愛迪生獎章， Edison Pioneers愛迪生先驅協會前主席。
· John A. Nagy， MMS 1979 – 著名作家Author on espionage and mutinies of the American Revolution， 作品Spies in the Continental Capital: Espionage Across Pennsylvania During the American Revolution。
· Chadwell O'Connor， B.E. 機械工程專業， fluid-damped攝像頭的發明者，已廣泛應用於三腳架運動拍攝電影過程中。
· Charles Walton， 世界著名電氣工程師，射頻識別技術（RFID）的發明者，其發明已廣泛應用於各個領域，例如無線門鎖識別。
· Robert Weinberg，美國著名作家，他的作品跨越幾個流派，包括非小說，科幻小說，恐怖小說和漫畫書。
歐文·朗繆爾rving Langmuir，表面化學方面的研究和發現，是世界上第一位成功實現人工降雨研究的科學家，獲得1932年諾貝爾化學獎。
黎念之Norman Li，Ph.D化學工程專業，美國工程院院士、中國科學院外籍院士，現任美國恩理化學技術公司總裁，榮獲國際化工著名獎項珀金獎章、國際化工終身成就獎等多項殊榮。
E. goertzel演算法相對於fft演算法求信號頻譜有什麼優點
FFT程序輸入組復數輸組復數想問輸入底應該輸入輸復數含義
給定組序列抽值何用FFT確定頻率
首先fft函數應該復數每點實部虛部兩部
假設採用1024點fft采頻率fs第點應0頻率點第512點應fs/2頻率點
始找模值點其所應頻率值應該要基波頻率
FFT離散傅立葉變換快速算岩清信號變換頻域
些信號域難看特徵變換頻域容易看特徵
信號析採用FFT變換原
另外FFT信號頻譜提取頻譜析面經用
雖都知道FFT用做做卻知道FFT結意思、何決定要使用賀局少點做FFT
模擬信號經ADC采變數字信號
采定理告訴采頻率要於信號頻率兩倍些羅嗦
采數字信號做FFT變換
N采點經FFTN點FFT結
便進行FFT運禪棗讓算通N取2整數
F. 誰是人工智慧的「攪局者」
「土著迷信」、「波將金」、「綠野仙蹤」……Facebook（臉書）人工智慧實驗室主任楊螞櫻立昆（YannLeCun）最近用了一系列聳人聽聞的詞來形容去年被沙特頒發了「公民身份」的機器人索菲婭（Sophia）。在楊立昆看來，索菲婭就是人工智慧的「攪局者」。
再給機器一些時間
目前的人工智慧已經可以完成比較具體的任務了。在索菲婭的案例中，人工智慧就能以驚人的精度和速度識別圖像中的內容，將言語轉化為單詞，或者將文本片段從一種語言翻譯成另一種語言。此外，人工智慧還能分析股票走勢，並嘗試預測結果。
但是，關於人工智慧的爭論一直存在。科技公司也正在努力向公眾解釋人工智慧的意義。這也是為何楊立昆面對索菲婭的「攪局」會火冒三丈，強烈譴責她混淆視聽。去年臉書發布了一篇長文來解釋人工智慧的發展計劃。扎克伯格暗示臉書可能會使用人工智慧來識別某些危險，比如對恐怖襲擊、強暴和潛在的自殺風險等做出預警。
楊立昆此前接受第一財經記者專訪時說：「學習建立安全的人工智慧系統，不是擔心它們可能接管世界，而是希望它們可以認真工作，這同樣需要一些時間。好比人們花了很久時間才想出如何讓飛機不出事故。」
G. 「格茲爾」的教法判定是什麼
「格茲爾」的教法判定是什麼？在備課時，有不少老師對備教法和備學法感到困惑，無從下手。老師們之所以產生「畏難」情緒，一方面是由於缺乏教學法的基本理論知識，不了解有哪些教法和學法。另一方面是不注重研究，對自己的課堂教學工作缺乏分析思考，經驗主義盛行。
何謂「教法」，它是指老師為完成教學任務的採用的工作方法。學法則是學生為完成學習任務而採用的方法。教法是解決教師教的問題，學法解決的是學生學的問題。教法和學法統稱為教學法。它們既有區別又有聯系。老師的教法通過學生的學法來發揮作用，而學生的學法是在老師教法的指導下，通過教學過程來形成的。在整個課堂教學中，可以說是教中有學，學中有教，它們有機統一，並生並存。它們的區別因為它們的緊密聯系而並不明顯，並且同一種方法，有時既可以做為教鄭毀法，又可以做為學法，比如：發現法、觀察法、實驗法等。因此，不少教師常常無法明確區分教法和學法。
實際上，主要體現老師思想行為的方法即為教法，而側重於表現學生思想行為的方法則為學法。長期以來，由於只重視教師的「教」而忽略了學生的「學」，雖然也有「教法」和「學法」之分，但絕大多數研究都集中在「教法」方面，單純的關於學法的理論探索或經驗總結並不多見。所以在通常的認識中，我們大多將「教學方法」理解為「教法」。教學方法有許多種，常見的有：講授法、談話法、討論法、演示法、實驗法、練習喊宴備法等，還有一些特級教師所創造的獨教法，如魏書生老師的「六步教學法」，邱學華老師的「嘗試教學法」，李吉林老師的「情境教學法」等。學生常用的學習方法有：觀察法、學思結合法、讀寫結合法、學練結合法、合作探究法、發現法、質疑法等。在實際的教學工作中，不少教師忽視了學生學習方法的指導，大搞題海戰術，重復性作業，雖然學業成績也能有所提高，但這種以犧牲學生生理及心理健康為代價的短效行為，從長遠意義看，得不償失。
蘇霍姆林斯基說：「在小學面臨的許多任務中，首要任務是教會兒童的學習。」學會學習不僅是當前學生學習的需要，而且對學生一生的發展都有著重要的意義。教師對於學生學習方法的指導，主要可以從學習計劃、預習、聽課、復習、作業、考試、檢查、總結、課外學習等方面進行指導。那麼，教師在備課時，又如何備好教法、學法呢？
首先，要在頭腦中建立教法及學法體系，做到運用時心中有數。教師應該明確各種教法和學法的特點和最佳運用范圍，在完成不同的教學目標和任務時採用不同的教法和學法，起到事半功倍的教學效果。在一節課中，只用一種教學方法的情況是少有的，往往是多種方法的有機結合，綜合運用。有備教法和學法時，則可以只寫主要的，而不必面面俱到。
其次，教法運用和學法指導均要以研究教材和了解學生這前提。不深入挖掘教材，便找不到文本的知識點，能力訓練點，情願培養點，教學的目的任務便不明確，教學法的選擇也是盲目的。而對於學生來說，教師要知道不同年齡階段學生的不同特點，了解他們原有的學習習慣、學習態度、學習方法等。
只有根據多方面的情況來確定祥虛自己的教法和學法，才能做到有的放矢。第三，教法運用和學法指導要具有藝術性和可操作性。教法和學法的結合要自然巧妙，恰到好處，有「隨風潛入夜，潤物細無聲」的完美效果。教師要善於架起文本與學生之間的橋梁，將學法融於教法之中，使課堂教學煥發生機和活力。所謂可操作性，是指教師的教法和學生的學法是切實可用的，便於完成教學任務，便於學生掌握和運用學習方法。
第四，努力探索並形成具有自身特色的教學法。由於許多老師平時不注重教育理論的學習，又不善於反思總結。「一種經驗，一種方法，教一輩子。」雖然有些誇大其詞，卻也是不少老師教學生活的真實寫照。教育是科學，科學的價值在於探索，教育是藝術，藝術的價值在於追求。作為一名教師，在當今教育改革的大環境中，必須學會通過學習，轉變自己的觀念；通過實踐，檢驗自己的認識；通過反思，修正自己的行為；通過總結，創造自己的特色。唯如此，方能使自己的教育人生熠熠生輝。
H. goertzel演算法相對於fft演算法求信號頻譜，有什麼優點
FFT程序輸入組復數輸組復數想問輸入底應該輸入輸復數含義
給定組序列抽值何用FFT確定頻率
首先fft函數應該復數每點實部虛部兩部
假設採用1024點fft采頻率fs第點應0頻率點第512點應fs/2頻率點
始找模值點其所應頻率值應該要基波頻率
FFT離散指指碧傅立葉變換快速算信號變換頻域
些信號域難看特徵變換頻域容易看特徵
信號析採用FFT變換原
另外FFT信號頻譜提取頻逗悉譜析面經用
雖都知道FFT用做做卻知道FFT結意思、何決定要使用少點做FFT
模擬信號經ADC采變數字信號
采定理告訴采頻率要於信號頻率兩倍些羅嗦
采數字信號做FFT變換
N采點經FFTN點唯舉FFT結
便進行FFT運算通N取2整數
I. 在Android上使用TarsosDSP探測聲音頻率
TarsosDSP 是一個用於音頻處理的Java庫，這個庫包含多個聲音頻率探測演算法，同樣包含Goertzel DTMF演算法、時間拉伸演算法、濾波器等等。
這篇文章通過一個簡單的例子在Android上察瞎談使用TarsosDSP來探測聲音的頻率。
首先新建一個Android項目，並且在布局上安置一個TextView來顯示音高信息。
在開始項目前，需要先申請錄音許可權。
之後，新建一個 PitchDetectionHandler 對象，以處理得到的音敗碰高：
在這個例子中，使神掘用 processPitch() 函數處理得到的音高，本例子中此函數只是將頻率值顯示出來，-1代表沒有探測到頻率。
現在，新建一個 AudioProcessor 對象並將其添加到 AudioDispatcher 對象中：
最後，讓 AudioDispatcher 對象跑起來吧：
程序的效果圖如下：
J. epk是什麼幣價值是多少
EpiK Protocol是一個可信的去中心化知識圖譜協作網路，原生代幣為EPK。
EPK
Epik復現了Filecoin代碼，在應用方向、共識演算法、代幣經濟模型等方面做了調整，引入多種鏈上治理角色，新增了知識圖譜協作平台等。
在EPK網路上，知識專家會組織社區共享高附加值的知識圖譜數據（AI行業的基石，其價值可自行網路了解）；存儲服務商(礦工)對數據進行存儲、備份、下載；企業和個人可以結合業務需求付費訪問知識圖譜數據，社區用戶可以完成平台任務獲得獎勵；
這些過程的實現都會通過Epik Dao和經濟模型實現，確保各參與方在協作過程中能否貢獻價值，獲得收益。知識圖譜數據的流轉過程中為Epik網路創造了價值。 從多角度來看EPK幣的價值體現，首先是這個幣種發行的價格在0.08美元左右，那些有著潛在行業價值、重要賽道的項目代幣成為千倍幣的可能性更高。在看其項目的經濟模式：EpiK將知識圖譜構建的角色劃分為領域專家、知識礦工、賞金獵人、用戶以及網關，讓生態中每個角色在謀求自身利益最大化的同時，能形成合力推動整體項目的進展，最終實現去中心化人類知識庫的壯大。知識礦工可提升算力，提升自己的出塊概率來獲取更多收益。但需注意的是當天產生的收益要鎖定7天後再釋放，分7天線性釋放完畢。
EpiK項目亮點
1）落地性較強 EpiK做為AI數據的分布式存儲協議，將解決基礎設施的信任危機，藉助區塊鏈的數據確權能力，解決了當前知識圖譜領域數據分散利用率低、數據易被篡改、數據維護成本高等切實存在的問題，可以有效滿足數據相關企業的需求。
2）團隊實力強，合作機構廣泛 EPK的核心團隊成員多數為技術專業人員，主要來自於清華大學，北京大學，新加坡國立大學，南洋工大學等高等學府，成員基本都參與或者直接主導過公鏈（PoW，PoC，PoS）開發。 就在6月，世界級人工智慧專家Ben Goertzel正式成為 EpiK 項目高級顧問。Ben Goertzel是著名 AI 科學家、SigularityNET 創始人，機器人公民Sophia 的首席科學家。Ben Goertzel與EpiK建灶猜立合作，雙方將在醫療健康知識圖譜架構及人工智慧大數據構建進行深度合作，共同推進去中心化 AI 及新型數字經濟的發展，構建的知識圖譜將會成為人工智慧的底層基礎設施。 EpiK已與全球各領域多家機構達成合作，共同探索、推動EpiK知識圖譜的協作 礦機對接V：hblan413
3）投資機構認可 EpiK此前已通過2輪募資，總計獲得800萬美元的機構輪融資，共同助力EpiK生態搭建。投資機構中不乏FEG、銀科資本、共識實驗室等
4）社區共識廣泛 Epik自去年啟動以攔態來，前後經歷5輪測試網，目前在經歷第5輪測試網，預計8月中旬將啟動主網。截止到7月26日9:00(SGT)，測試網累計吸引到5萬+節點接入（其中不乏眾多Filecoin礦工），其數據協作平台「知識大陸」App獲得1.6萬活躍用戶。測試網至今累計發出630萬EPK獎勵。 同時，Epik在多個社交媒體平台獲得很多用戶關注與認可。 twitter賬號粉絲超過1.3萬人，英文電報社區粉絲超過1.9萬人 簡單總結一下：EpiK作為全球首個 AI 數據的分布式存儲協議，它通過整合 IPFS 存儲技術、Token激勵機制和DAO治理模型，打造出具備可信存儲、可信激勵、可信治理和可信金融四大核心能力的全球開放自治社區，並且用極低的管理成本組織全球社區用戶共同協作，持續產生可共建共享共益的高質量 AI 數據，開闊AI的認知，推動全面智能化時代的到隱衡型來。