我是Audiokit的初学者。我正在尝试使用Audiokit来实现对和声的泛音系列效果。我正在使用Midi采样器和AKappleSequencer来播放不同的音符。因为在泛音系列,我将需要改变或调整的频率或音高的声音,以美分为单位,在不同的位置,所以我不确定,并努力寻找如何实现。
for mid in arrbeats{
var midi = Double(mid["note"] ?? 0)
var adj = Double(mid["adj"] ?? 0)
adj = adj / 100 // adjustment i
我让下面的玩家发出短促的嘟嘟声。但是,"Player.shared.play()“第一次只播放一次。我不能按要求再次触发它。任何帮助都将不胜感激。 import Foundation
import AudioKit
class Player {
static let shared = Player()
let osc = AKOscillator()
let env:AKAmplitudeEnvelope
var panner = AKPanner()
init() {
osc.amplitude = 0.3
我想用VHDL实现一个使用环形振荡器的PUF,我想用不同的门延迟产生32个环形振荡器。我该怎么做呢?我的代码如下:
generate_ros:
for i in 0 to 31 generate
ro_1: ring_oscilator
generic map (delay => 200 ps , chain_len => 15) -- 200ps shall be random
port map (
rst_i => s_rst,
clk_o => s_inp(i)
);
end generate;
第一次发帖,感谢伟大的社区!
我正在使用AudioKit,并尝试将频率加权滤波器添加到麦克风输入,因此我正在尝试理解从AudioKit AKFFTTap输出的值。
目前,我正在尝试打印转换为dB值的FFT缓冲区
for i in 0..<self.bufferSize {
let db = 20 * log10((self.fft?.fftData[Int(i)])!)
print(db)
}
我期望的值在大约-128到0的范围内,但是我得到了接近-200dB的奇怪的值,当我吹麦克风的时候,读数只达到了-60左右。我是不是没有正确地处理这个问题?我假设从EZAudioFF
我正在使用Python2.7.3,我有一个关于超声波频率的问题:
在40 1MHz的采样下,我测量了一个超声波信号,它是一个1 1MHz谐振频率和一个包络的卷积,它的包络取决于超声波信号通过的介质。我想听听这个接收到的信号,我的问题是:
如何将接收到的信号映射到人类听觉的范围?或者换一种方式,我可以如何降低采样,并将这个信号转换成音频(保持信封形状,甚至可能延长时间,使其更长)。
这里是模拟信号,但在任何情况下都是这样的:
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
# resonant frequency is 1MHz
f
我正在做这个项目,将输出一个所需的频率。对于大多数频率,我可以生成有效的代码,但当涉及到像300 Hz这样的频率时,我就遇到了麻烦。
下面是我对其中大部分代码的描述:
library ieee;
use ieee.std_logic_1164.all;
entity test is
port(
clk:in std_logic:='0';
clk_o:buffer std_logic:='0'
);
end test;
architecture Behavioral of test is
begin
process(clk)
vari
我很想了解在模拟器中生成软件时钟所使用的技术。我的机器的频率只有~2.4 The,但我可以使用模拟器生成高达500THz的时钟(参见下面的系统Verilog片段)。
`timescale 1fs/1fs;//This is the minimum time-unit and precision that can be used to generate 500THz clock
module temp();
bit clk_b;
always #1 clk_b =~ clk_b ;
endmodule
这个更高的频率只是一个软件错觉,或者它与CPU晶体振荡器有任何联系?
我刚开始分析EMG数据,希望得到一些仔细解释的帮助。
我想对我的EMG数据(50 the采样率)产生一个平滑的线性包络信号,就像本文中发表的那样:。
我的最终目标是能够分析肌电活动(输出)与从上游神经元激发的动作电位(假定输入)之间的关系。
虽然本文列出了相当清楚的过滤方法,但我不明白它们意味着什么,也不明白如何在matlab中执行它们,这是我可以使用的分析工具。
在我到目前为止编写的代码中,我可以对数据进行dc偏移和纠正:
x = EMGtime_data
y = EMGvoltage_data
%dc offset
y2=detrend(y)
% Rectification of the