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已测试的ADPCM源代码

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简介:
这段简介可以描述为:“已测试的ADPCM源代码”包含了经过验证和优化的自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)算法实现。这些代码旨在提供高效的音频压缩,适用于多种应用场景。 ADPCM源代码已通过测试编译,适合学习和开发使用。

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客服
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  • ADPCM
    优质
    这段简介可以描述为:“已测试的ADPCM源代码”包含了经过验证和优化的自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)算法实现。这些代码旨在提供高效的音频压缩,适用于多种应用场景。 ADPCM源代码已通过测试编译,适合学习和开发使用。
  • ADPCM转换
    优质
    本项目提供了一种高效的ADPCM(自适应差分脉冲编码调制)源代码转换方案,旨在简化音频数据压缩与解码过程,适用于多种音频处理场景。 就不告诉你就不告诉你就不告诉你就不告诉你就不告诉你根本就不想说。
  • ADPCM编解
    优质
    本项目提供了一套高效实现ADPCM(自适应差分脉冲编码调制)算法的源代码,适用于音频信号的压缩与传输。 本程序实现了0x0011 /* Intel’s DVI ADPCM */的编码解码代码,包括单双通路处理以及最后数据不是整块block的情况处理。相关内容也可参考文献《Intel DVI ADPCM 编码详解》。
  • Yolov8通过
    优质
    本项目提供了经过全面测试的YOLOv8源代码,适用于快速上手和深度学习物体检测任务。包含详尽注释与示例,助力研究与开发。 yolov8源码已经测试通过并可用。
  • 通过量平差程序
    优质
    本简介提供了一套经过全面测试和验证的测量平差程序源代码,适用于多种测量数据处理需求,确保高精度的数据分析与结果输出。 这是军测老师写的平差程序的基础函数,包括求逆、矩阵传播和矩阵输出等功能的实现,非常有用。
  • littlefs,可使用
    优质
    本项目包含经过全面测试的LittleFS文件系统源代码,确保其稳定性和兼容性。适用于嵌入式设备存储管理。 **正文** 标题提到的littlefs源码是一款轻量级的文件系统,适用于嵌入式设备和微控制器。在嵌入式开发中,文件系统的存在至关重要,它负责管理和组织存储设备上的数据,使得应用程序可以读写文件。Littlefs的设计目标是提供一个可靠且高效的解决方案,特别是针对小容量、非易失性存储器(如闪存)的场景。 **Littlefs的核心特性:** 1. **小体积**:Littlefs设计小巧,占用资源少,适合资源有限的嵌入式设备。 2. **面向断电操作**:考虑到嵌入式设备可能会频繁断电,Littlefs设计时考虑了断电保护机制,能保证数据一致性。 3. **日志式结构**:通过日志记录最近的文件系统操作,确保系统在意外断电后能够快速恢复。 4. **动态错误检测与恢复**:内置错误检查和修复机制,可检测并修复文件系统的错误。 5. **低功耗优化**:对读写操作进行了优化,减少不必要的擦除和写入,延长存储介质寿命,适用于电池供电的设备。 6. **简单API**:提供了简洁的C语言接口,方便开发者集成到项目中。 **Littlefs的运作原理:** Littlefs采用块设备抽象,将存储设备视为一系列的固定大小的块。文件以文件节点的形式存在,每个文件节点包含文件的数据和元数据。元数据包括文件名、大小、创建时间等信息。文件系统通过一种称为“fat”(file allocation table,文件分配表)的数据结构来跟踪哪些块被分配给了哪些文件或文件节点。 **测试与验证:** 描述中提到的测试表明这个源码已经过实际验证,能够在目标平台上正常工作。对于任何开源项目来说,这都是至关重要的一步,因为它证明了代码的可行性。通常,测试会涵盖各种操作,如文件的创建、读取、修改、删除,以及系统在异常情况下的恢复能力。 **使用和集成:** 要使用littlefs,开发者首先需要将其编译成目标平台的库,然后在自己的应用程序中调用其提供的API进行文件系统的初始化、挂载、文件操作等。此外,还需要为特定的存储设备(如SPI Flash或SD卡)提供驱动程序,以供Littlefs与之交互。 **总结:** Littlefs是一个专为嵌入式设备设计的轻量级文件系统,其特点是小巧、稳定、易于集成。在资源有限的环境中,它能提供可靠的数据管理服务。这个压缩包中的littlefs-master很可能是项目源码的主分支,包含了完整的源代码和可能的测试用例,供开发者学习、测试和定制。对于从事嵌入式开发的工程师来说,理解并掌握Littlefs的工作原理和使用方法,对于提升项目效率和可靠性大有裨益。
  • 可运行泊松重建工程
    优质
    这段代码实现了高效的三维模型泊松重建算法,并且已经过全面测试,确保了其稳定性和可靠性。适合开发和研究使用。 泊松重建的源代码可以将目标的点云文件进行泊松网格化,得到目标的面片结构。
  • CEEMD MATLAB可运行
    优质
    本代码为基于MATLAB实现的CEEMD(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition)算法,经过严格测试验证可以顺利执行,适用于信号处理与分析领域。 这是CEEMD的MATLAB代码,经过上传者测试确认可用,现与大家分享。
  • C++ PCM转G711,G711转PCM,ADPCM转PCM,PCM转ADPCM及VS工程(ADPCM
    优质
    本项目提供了C++实现的多种音频编解码功能,包括PCM与G.711之间的转换以及ADPCM和PCM间的相互转换,并附带Visual Studio工程项目。 需要PCM转G711,G711转PCM, ADPCM转PCM,PCM转ADPCM的代码以及VS工程文件,可以直接编译使用。
  • PCA与SVMMatlab通过)
    优质
    本资源包含PCA(主成分分析)和SVM(支持向量机)的Matlab实现代码,所有代码均已成功测试。适合进行模式识别、数据降维及分类研究使用。 基于PCA+SVM算法的人脸识别系统已完成测试并可正常使用。该系统使用Matlab语言编写,并配有详细的解释文档及人脸库。此外,还提供了一个带有GUI用户界面的版本,非常适合学习和研究用途。