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LabVIEW 2018 获取系统声音设备 VI 及示例

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简介:
本简介介绍如何使用LabVIEW 2018获取和操作计算机上的音频输入输出设备,并提供相关VI程序及应用实例。 在LabVIEW 2018中通过调用动态链接库获取系统语音设备的VI及示例代码可以实现以下功能:分别获取语音输入设备和输出设备的名称、ID以及相关参数信息,利用这些设备ID配置声音输入和输出函数。

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  • LabVIEW 2018 VI
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    本简介介绍如何使用LabVIEW 2018获取和操作计算机上的音频输入输出设备,并提供相关VI程序及应用实例。 在LabVIEW 2018中通过调用动态链接库获取系统语音设备的VI及示例代码可以实现以下功能:分别获取语音输入设备和输出设备的名称、ID以及相关参数信息,利用这些设备ID配置声音输入和输出函数。
  • LabVIEW 2018中动态VI
    优质
    本资源提供了一个在LabVIEW 2018环境下编写的虚拟仪器(VI),用于实时检测和选择计算机中的音频输入与输出设备。通过直观的操作界面,用户可以轻松地识别并配置当前可用的声音硬件,适用于音视频处理、自动化测试等领域。附带示例程序帮助用户快速上手应用开发。 在LabVIEW 2018中通过动态调用DLL来获取系统语音设备的VI,并提供示例程序。该方法可以分别获得语音输入设备和输出设备的名称、ID以及相关参数,利用这些信息配置声音输入和输出函数,支持设备插拔时自动更新设置。
  • LabVIEW CPU 序列号 .vi
    优质
    本程序利用LabVIEW开发环境设计,旨在高效获取目标计算机的CPU序列号,便于设备管理和软件授权控制。 LabVIEW获取CPU序列号的VI程序可以用来读取计算机的唯一标识符。这种功能在软件许可验证或设备识别场景下非常有用。要实现这一目标,用户可以在LabVIEW环境中查找相关的函数或者使用系统API来提取硬件信息。具体实施时需要确保遵循相关法律法规和厂商政策,避免侵犯用户隐私权。
  • 基于LabVIEW录制.vi
    优质
    本LabVIEW程序设计用于声音录制功能,通过直观的图形化编程环境实现音频数据采集与存储。用户可轻松调整参数设置并实时预览录音效果。 基于LabVIEW的录音器VI非常值得大家练习一下,挺有趣的!
  • LabVIEW 计算机显屏分辨率的 VI
    优质
    本VI程序利用LabVIEW开发环境编写,旨在高效获取并显示运行环境中计算机屏幕的分辨率信息,适用于测试与测量、自动化控制等领域。 在使用LabVIEW开发全屏显示的软件时,需要获取电脑显示器的分辨率以确保软件能够适应不同的屏幕尺寸。为此可以编写一个VI(虚拟仪器)来自动检测并获取当前显示器的分辨率信息,从而实现软件界面与不同显示器的良好适配性。
  • Android Q以上版本频捕代码(内录)
    优质
    本示例提供在Android Q及以上版本中实现音频捕获的方法和代码,展示如何进行声音内录操作。适合开发者参考学习。 随着越来越多的视频类应用如抖音、快手、B站等开放了音频捕获配置(例如android:allowAudioPlaybackCapture=true),掌握如何捕获音频以实现声音内录变得非常重要。因此,一个简单的但完整的Android Studio项目Demo源码对于学习这项技术非常有帮助。
  • LabVIEW笔记本当前电量.vi
    优质
    本程序利用LabVIEW编写,功能为实时监测并显示笔记本电脑当前剩余电量百分比,适用于需要监控设备电源状态的应用场景。 通过LabVIEW获取当前电脑系统的电量,可以用于便携式或者笔记本上位机软件显示系统电量值。
  • 基于LabVIEW采集和存储.vi
    优质
    本简介介绍了一个使用LabVIEW开发环境创建的程序——声音采集和存储.vi。该程序能够实时捕捉音频信号并将其保存到计算机中,便于进一步分析处理。 LabVIEW是一款强大的数据采集软件,可以使用它来进行声音数据的采集与存储。
  • LabVIEW采集
    优质
    LabVIEW声音采集系统是一款利用图形化编程语言LabVIEW开发的声音数据采集与分析工具。它能够高效地捕捉、处理和展示音频信号,适用于声学研究、设备测试及噪声控制等领域。 小白自己用LabVIEW做了简单的声音采集项目,在课堂上学了一些入门知识后进行的尝试。
  • LabVIEW的USB通信.vi
    优质
    本示例程序展示了如何使用LabVIEW环境实现与USB设备的数据通信。通过简单的编程界面,用户可以轻松地发送和接收数据,适用于各种科研及工程应用。 程序原理可以参考以下内容:在处理数据的过程中,程序会先进行预处理步骤以确保输入的数据格式正确且符合后续算法的要求。接着,根据具体的业务需求选择合适的算法模型,并通过训练得到最优参数配置。最后,在验证阶段使用独立的测试集来评估模型的效果和性能。 为了实现上述流程,需要对各个模块的功能设计与优化加以重视。比如在预处理环节中可以采用数据清洗、特征提取等技术提高输入质量;而在模型选择上则要结合实际应用场景考虑算法的时间复杂度及准确性要求。通过不断迭代调整参数组合直至达到满意的预测精度为止。 综上所述,开发高效的程序不仅需要掌握扎实的理论知识背景,在实践中还需要灵活运用各种工具和技术手段来解决具体问题。