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译者：李超（licc_li licc_li@https://www.doczj.com/doc/132933169.html,）
译文发布时间：2001-5-23
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Network Working Group C. Perkins
Request for Comments: 2198 I. Kouvelas
Category: Standards Track O. Hodson
V. Hardman
University College London
M. Handley
ISI
J.C. Bolot
A. Vega-Garcia
S. Fosse-Parisis
INRIA Sophia Antipolis
September 1997
用于冗余音频数据的RTP负载格式
（RFC 2198 RTP Payload for Redundant Audio Data）
本备忘录的状态
本文档讲述了一种Internet社区的Internet标准跟踪协议，它需要进一步进行讨论和建议以得到改进。请参考最新版的“Internet正式协议标准”(STD1)来获得本协议的标准化程度和状态。本备忘录的发布不受任何限制。
摘要
本文描述了一种在使用实时传输协议（RTP版本2）时对冗余音频数据进行编码的负载格式。在此提出这套机制的主要目的是为了开发针对包易丢失网络（如Internet MBone）的音频会议工具。尽管如此，该机制并不局限于此类应用。
目录
本备忘录的状态 (1)
摘要 (1)
1.介绍 (2)
2.需求与动机 (2)
3.负载格式说明 (3)
4.局限性 (4)
5.同SDP的关系 (5)
6.安全性考虑 (5)
7.示例 (6)
8.作者地址 (7)
9.参考文献 (7)
1. 介绍
随着Internet Mbong团体间多媒体会议得到更广泛的应用，用户必定会进一步认识到，大多数应用都要求服务提供相当好的质量。我们知道有很多因素都会影响到会议的质量，其中最明显的就是包丢失问题。这个问题已经持续多年，并随着Internet的普及以及由此带来的负载增加而变得更加尖锐。即便是丢包率很低的情况下对语音理解性的破坏也会导致人们对Internet多媒体会议的可行性产生怀疑。数据流冗余就是作为该问题的解决方案之一而提出的[1]。在平均连续丢包率很低的情况下，如果一个包丢失了，则接收方还可通过后续包中的冗余数据对失去的信息进行重组和恢复[2]。最近的工作[4][5]显示，针对当前Internet 上的若干种包丢失模型，该机制都可以很好地工作。
本文描述了用于对冗余编码的音频数据进行传输的RTP负载格式。第二节说明了定义这种负载格式的需求和动机，并未定义其具体形式。第三节定义了冗余音频数据的RTP负载格式。
2. 需求与动机
RTP应用中对冗余编码机制有如下需求：
●每个包必须携带一个主编码和一个或多个冗余编码。
●由于对冗余信息可以采用多种编码形式，每个冗余编码块都必须有一个编码类型标
识符。
●由于可能采用变长编码，每个编码后的块都必须有长度指示符。
●RTP头提供时间戳字段表示编码数据的创建时间。当使用冗余编码时该字段可以参
考主编码数据的创建时间。冗余数据块与主数据可能在时间上会有一定间隔，因此
每个冗余编码块都要有自己的时间戳。为了减少时间戳字段占用的字节数，可用冗
余编码和主编码时间戳的差值来进行编码。
为标准RTP规范增加冗余音频扩展有两个基本的方法：一个包含有冗余的扩展头，或者定义一个或多个额外的负载类型。
通过将所有的冗余信息放在扩展头中，那些不需要实现冗余的应用程序就可以轻松地丢弃该头而专注于处理主编码数据。
不过，这套机制也有一些弊端：
●大量的额外负担，扩展头占用的4个字节和可能多达3个字节的扩展尾填充（为满足
4字节边界的要求）。对很多应用都无法接受这么大的负担。
使用扩展头限制应用程序只能使用一种冗余编码，除非引入更多的结构。这同样也会造成更多的负担。
基于上述原因，我们放弃了使用RTP扩展头的方式来实现音频冗余编码的方法。
RTP音视频会议框架列出了一系列的负载类型并为会议控制协议定义新的编码类型提供了一个可容纳32种编码的动态范围。因此，冗余音频应用可以采用下面两种方法来分配额外的RTP负载类型：
1.定义一个动态的编码机制, 对每个主/冗组合的负载类型均应用RTP动态负载类型
范围。
2.定义一个固定的负载类型来表示有冗余的包。它既可以分配给一个静态RTP负载类
型也可以进行动态分配。
可以为所提供的32个动态负载类型中的每种类型都定义一个可标识特定编码组合的负载类型集合。这样做可能造成一些限制，对那些只有一个冗余块的包是可行的，因为这样的包的组合数并不多。而多冗余块的需求使得编码组合数大大增加，这种方法就无法适用了。
对上面方法的一个改进版本就是，在会议开始前从32种编码组合的集合中选择决定会议期间使用那种方法。会议中的所有工具都可以用这套编码组合工作集来进行初始化。工作集之间的通信通过使用外部的，带外机制来实现。由于用同样的参数来启动工具时要格外小心，所以安装设置的过程十分复杂。这个方案只用一个字节来鉴别编码组合，因此比前者更有效。
然而，在将负载类型映射到冗余数据组合的分配过程中所固有的复杂性可能会导致人们放弃使用这种机制。
此外还有一种更灵活的方法，就是以一个负载类型来表示有冗余的包。于是该包就成为一个容器，在其中可封装多个负载。这样的方法可以把任意数量的冗余数据封装到一个包中，因此使用十分灵活。当然，每个封装后的负载都要有一个头来表示所包含的数据类型，这也会带来一点小小的负担。但总之这还是一个比较好的方案，它兼具灵活性和扩展性，同时负担也相对较小。本文的剩余部分就将着重描述这种方法。
3. 负载格式说明
本文中的关键字“必须”，“必须不”，“要求的”，“应该”，“不应该”，“会”，“不会”，“建议”，“或许”，“可选的”在RFC 2119 中解释。
为新的包格式分配RTP负载类型已超出本文范畴，不在此赘述。特定类型应用程序的RTP框架应该负责为编码分配负载类型，如若不能则应在动态范围内选择一个负载类型。
一个承载了冗余数据的RTP包应该有一个标准RTP头，同时要在负载类型中表示其中含有冗余信息。头中其它字段与主数据块相关。
紧接着RTP头是一些附加头，定义于下图中，它们规定了包所携带的每个编码的内容。此后是数据块，其中包括了这些编码的标准RTP负载数据。注意到所有的头都要同32位边界对齐，但负载数据却往往不能对齐。如果一个包中携带了多个冗余编码，则它们应对应不同的时间段：没必要为包的一个时间段制作多个数据拷贝。
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|F| 块负载类型 | 时间戳偏移 | 块长度 |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ 头中的各位定义如下:
标志位（F）: 1位，头中的第一位，表示后面是否还有另一个头块。如果该位为1表示后面还有头块，如果该位为0表示这是最后一个头块。
块负载类型（block PT）: 7位，表示该块的RTP负载类型。
时间戳偏移（timestamp offset）: 14位，本块相对于RTP头时间戳的无符号时间戳偏移量。使用无符号偏移则说明冗余数据的发送必须在主数据已经发送之后，因此要从当前时间中减去主数据的发送时间来决定冗余数据所在块的时间戳。
块长度（block length）: 10位，表示对应数据块的字节长度，其中不包括头的长度。
我们注意到采用无符号偏移对使用冗余数据起了一定的限制：即不可能在发送主编码前发送冗余信息。这将对某些方法产生影响，因为一些适于冗余的低带宽编码可在编码过程的早期产生，从而可以提前发送。但是，额外的符号位会造成时间戳偏移范围减少，这点是不可接受的。同时增加字段长度超过14位也限制了块长度字段。由此看来，限制冗余数据必须在主数据之后发送所带来的问题比起限制其它字段的长度而言要少一些。
冗余块的时间戳偏移是由同一单元中的主数据时间戳来度量的（如：音频采样，与主数据保持同样的时钟频率）。这点说明冗余编码和主编码的采样频率必须相同。
我们还要注意到，块长度和时间戳偏移分别为10位和14位，而不是常见的8位和16位。这样的编码有时使对包头的解析变得比较复杂，也造成了一些额外的处理负担，但使用通常的方式会造成很多问题：一个8位块长度字段对大多数情况下的编码都是足够的，但并非全部，例如：一段80ms的PCM和DVI音频包长度超过256字节，不能编码到单字节长度字段。当然也可以在块长度字段中增加额外的结构（例如可以用高位为1表示低7位为按字长度编码而非字节），但这样处理方式上十分复杂。而使用10位块长度字段在牺牲了时间戳值范围的情况下既保留了处理简单性，也提供了更大的长度范围。
主编码块头位于包的最后。我们可以忽略本块头中的时间戳和块长度字段，因为他们可以通过RTP头和整个包的长度来判断。主数据块的头由一个零F位和一个块负载类型组成，总共8位。如下图所示：
0 1 2 3 4 5 6 7
+-+-+-+-+-+-+-+-+
|0| Block PT |
+-+-+-+-+-+-+-+-+
最后一个头之后就是数据块，存储顺序和头的排列顺序相同。数据块之间不需要填充或者使用其它分隔，一般不需要32位对齐。如此选择仍是为了在损失一定额外解码时间的情况下降低带宽负担。
编码的选择应该反映其对带宽的需求。冗余编码所占带宽应远远小于主编码所占带宽：然而该原则也有些例外，即如果主编码本身带宽就很小，且需要很高的处理能力，则往往使用主编码的拷贝来作为冗余。即便如此，冗余编码绝不能比主编码的所占带宽高。
一般情况下没必要使用多级冗余。在某些需要多级冗余情况下，每层的带宽需求都要明显低于前一级。
4. 局限性
RTP标志位并非是为冗余数据块而保留的。因此，如果主数据丢失（其中包括标志位），则标志位也会同时丢失。但我们认为它并不会造成什么大麻烦：因为即使标志位同冗余信息一起传输也有丢失的可能，所以在编写应用程序时应该充分考虑到这些。
另外，CSRC信息也不是为冗余数据保留的。冗余音频包RTP头中CSRC数据只同主数据有关。由于CSRC数据相对较少发生变化，因此我们建议需要此信息的应用程序可假定RTP头中的
CSRC数据能够用于重建冗余数据。
5. 同SDP的关系
使用冗余负载时必须将其绑定到一个动态负载类型。这一过程可以通过带外机制来实现，不过更通用一些的办法就是利用SDP[6]协议来进行关于绑定的通信。SDP定义了一套机制用于将动态负载类型绑定到特定的编解码器、采样率、和多个使用”rtpmap”属性的通道。下面就是一个使用RTP视听框架[3]的例子：
m=audio 12345 RTP/AVP 121 0 5
a=rtpmap:121 red/8000/1
上例说明一个RTP音频流正在使用负载类型121（一个动态负载类型）,0（PCM u-law）和5(DVI)。“rtpmap”属性用于将负载类型121绑定到编解码器”red”，表示该编解码器是一个冗余帧，采样率8KHz，且是单声道的。当与SDP一同使用时，术语”red”表示本文中所讨论的冗余格式。
为此我们规定了PCM和DVI的附加格式。因此接收端必须为使用这些格式做好准备。这一规定意味着在缺省情况下发送方可以发送冗余，也可以发送PCM或DVI。但对于冗余负载，我们顺带提出这点意味着只能使用PCM或DVI作为冗余编解码。注意到”m=”字段中的定义的附加负载格式本身也可能是动态负载类型，而一旦如此，就需要一些附加属性”a=”来描述这些动态负载类型。
接收一个冗余流所需的一切就是如此。不过要发送一个冗余流，发送方得知道建议使用的主编码和第二编码（如tertiary）。该信息对于冗余格式是明确的，并通过使用附加属性”fmtp”来指定,该属性传达了格式特定的信息。一个会话目录并不解析fmtp属性的值，而仅仅是将它转交给媒体工具。为了冗余性，我们定义了RTP负载格式的格式参数列表，通过斜线”/”分隔开。
完整的例子如下：
m=audio 12345 RTP/AVP 121 0 5
a=rtpmap:121 red/8000/1
a=fmtp:121 0/5
上例说明发送方缺省模式为冗余，其中PCM作为主编码，而DVI作为第二编码。除非该编码已在媒体行(“m=”)中指定为有效，否则不能在fmtp属性中指定编码。
6. 安全性考虑
包含冗余数据的RTP包从属于RTP规范[2]以及任何适用的RTP框架（如[3]）所讨论的安全性考虑。这意味着媒体流的安全性要通过加密来达到。对冗余数据进行加密可通过下面两种方法实现：
1.对整个流进行加密，所有的参与者都必须拥有密钥才可进行解密。在这种情况下，加密采用通常的方式来进行，无须什么特别的操作。
2.流的一部分和其余部分以不同的密钥进行加密。采用这种方式，最后一个包的冗余拷贝就无法进行发送，因为已经没有后续包能采用正确的密钥进行加密。类似的限制也出现于使能和禁止加密的过程中。
从两者中具体选择哪种方式进行加密是编码者的问题，而解码者应可以无须修改而对任何一种形式进行解密。
音频流的低带宽冗余对于解决包丢失的保护问题是一种很有效的方法，与此同时，应用设计者也应该注意到，大量冗余数据会造成网络拥塞的增加和加剧包丢失现象，这将使采用冗余数据试图解决的包丢失问题变得更糟。在最极端的情况下，还会导致网络拥塞过度，甚至形成拒绝服务攻击。
7. 示例
一个RTP音频数据包，包括一个DVI4(8KHz)主编码块和一个单独的8KHz LPC编码的冗余块，两者长度均为20ms。参照RTP视听框架[3]所定义，如下所示：
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|V=2|P|X| CC=0 |M| PT | 主数据顺序号 |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| 主编码时间戳 |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| 同步源标识(SSRC)符 |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|1| block PT=7 | 时间戳偏移 | 块长度 |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
|0| block PT=5 | |
+-+-+-+-+-+-+-+-+ +
| |
+ LPC 编码冗余数据 (PT=7) +
| (14 bytes) |
+ +---------------+
| | |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ +
| |
+ +
| |
+ +
| |
+ +
| DVI4 编码主数据 (PT=5) |
+ (84 bytes, not to scale) +
/ /
+ +
| |
+ +
| |
+ +---------------+
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
8. 作者地址
Colin Perkins/Isidor Kouvelas/Orion Hodson/Vicky Hardman
Department of Computer Science
University College London
London WC1E 6BT
United Kingdom
EMail: {c.perkins|i.kouvelas|o.hodson|v.hardman}@https://www.doczj.com/doc/132933169.html,
Mark Handley
USC Information Sciences Institute
c/o MIT Laboratory for Computer Science
545 Technology Square
Cambridge, MA 02139, USA
EMail: mjh@https://www.doczj.com/doc/132933169.html,
Jean-Chrysostome Bolot/Andres Vega-Garcia/Sacha Fosse-Parisis
INRIA Sophia Antipolis
2004 Route des Lucioles, BP 93
06902 Sophia Antipolis
France
EMail: {bolot|avega|sfosse}@sophia.inria.fr
9. 参考文献
[1] V.J. Hardman, M.A. Sasse, M. Handley and A. Watson; Reliable
Audio for Use over the Internet; Proceedings INET'95, Honalulu, Oahu, Hawaii, September 1995. https://www.doczj.com/doc/132933169.html,/in95prc/
[2] Schulzrinne, H., Casner, S., Frederick R., and V. Jacobson, "RTP:
A Transport Protocol for Real-Time Applications", RFC 1889, January 1996.
[3] Schulzrinne, H., "RTP Profile for Audio and Video Conferences
with Minimal Control", RFC 1890, January 1996.
[4] M. Yajnik, J. Kurose and D. Towsley; Packet loss correlation in the MBone multicast network; IEEE Globecom Internet workshop, London, November 1996
[5] J.-C. Bolot and A. Vega-Garcia; The case for FEC-based error
control for packet audio in the Internet; ACM Multimedia Systems,
1997
[6] Handley, M., and V. Jacobson, "SDP: Session Description Protocol (draft 03.2)", Work in Progress.
[7] Bradner, S., "Key words for use in RFCs to indicate requirement levels", RFC 2119, March 1997.
实验三音频信号的分析与处理1 一、实验目的 1.掌握音频信号的采集以及运用Matlab软件实现音频回放的方 法； 2.掌握运用Matlab实现对音频信号的时域、频谱分析方法； 3.掌握运用Matlab设计RC滤波系统的方法； 4.掌握运用Matlab实现对加干扰后的音频信号的进行滤波处理 的方法； 5.锻炼学生运用所学知识独立分析问题解决问题的能力，培养学 生创新能力。 二、实验性质 设计性实验 三、实验任务 1.音频信号的采集 音频信号的采集可以通过Windows自带的录音机也可以用专用的录制软件录制一段音频信号（尽量保证无噪音、干扰小），也可以直接复制一段音频信号，但必须保证音频信号保存为.wav的文件。 2.音频信号的时域、频域分析 运用Matlab软件实现对音频信号的打开操作、时域分析和频域分析，并画出相应的图形（要求图形有标题），并打印在实验报告中（注意：把打印好的图形剪裁下来，粘贴到实验报告纸上）。 3.引入干扰信号 在原有的音频信号上，叠加一个频率为100KHz的正弦波干扰信号（幅度自定，可根据音频信号的情况而定）。 4.滤波系统的设计 运用Matlab实现RC滤波系统，要求加入干扰的音频信号经过RC滤波系统后，能够滤除100KHz的干扰信号，同时保留原有的音频信号，要求绘制出RC滤波系统的冲激响应波形，并分析其频谱。
% 音频信号分析与处理 %% 打开和读取音频文件 clear all; % 清除工作区缓存 [y, Fs] = audioread('jyly.wav'); % 读取音频文件 VoiceWav = y(300000 : 400000, 1); % 截取音频中的一段波形 clear y; % 清除缓存 hAudio = audioplayer(VoiceWav, Fs); % 将音频文件载入audioplayer SampleRate = get(hAudio, 'SampleRate'); % 获取音频文件的采样率KHz T = 1/SampleRate; % 计算每个点的时间，即采样周期SampLen = size(VoiceWav,1); % 单声道采样长度 %% 绘制时域分析图 hFig1 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0 0.05 0.49 0.85]); t = T: T: (SampLen* T); subplot(2, 1, 1); % 绘制音频波形 plot(t, VoiceWav); % 绘制波形 title('音频时域波形图'); axis([0, 2.3, -0.5, 0.5]); xlabel('时间(s)'); ylabel('幅值(V)'); % 显示标题 %% 傅里叶变换 subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 myfft(VoiceWav, SampleRate, 'plot'); % 傅里叶变换 title('单声道频谱振幅'); % 显示标题 xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('|Y(f)|'); play(hAudio); % 播放添加噪声前的声音 pause(3); %% 引入100KHz的噪声干扰 t = (0: SampLen-1)* T; noise = sin(2 * pi * 10000 * t); % 噪声频率100Khz，幅值-1V到+1V hFig2 = figure('Units', 'normalized', 'Position', [0.5 0.05 0.5 0.85]); subplot(2, 1, 1); % 绘制波形 plot(t(1: 1000), noise(1: 1000)); title('100KHz噪声信号'); % 显示标题 noiseVoice = VoiceWav+ noise'; % 将噪声加到声音里面 hAudio = audioplayer(noiseVoice, Fs); % 将音频文件载入audioplayer subplot(2, 1, 2); % 绘制波形 [fftNoiseVoice, f] = myfft(noiseVoice, SampleRate, 'plot'); title('音乐和噪声频谱'); % 显示标题 play(hAudio); % 播放添加噪声后的声音 pause(3);
大数据处理框架选型分析
前言 说起大数据处理，一切都起源于Google公司的经典论文：《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时（2000年左右），由于网页数量急剧增加，Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据：爬虫爬到的网页、网页请求日志；计算各种类型的派生数据：倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解，但由于输入数据量很大，单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算，并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题，Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算，并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发，论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作，得到一批中间key/value对，然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上，与很多人理解不同的是，MapReduce对大数据计算的最大贡献，其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想（正如上文提到的，Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了），而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解：它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制，至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前，想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机，而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝：MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好，寻常百姓想用却用不上，原因很简单：它们都不开源。于是Hadoop应运而生，初代Hadoop的MapReduce和
题目名称：音频信号分析仪（A题） 华南理工大学电子与信息学院参赛队员：陈旭张洋林士明 摘要：本音频信号分析仪由32位MCU为主控制器，通过AD转换，对音频信号进行采样，把连续信号离散化，然后通过FFT快速傅氏变换运算，在时域和频域对音频信号各个频率分量以及功率等指标进行分析和处理，然后通过高分辨率的LCD对信号的频谱进行显示。该系统能够精确测量的音频信号频率范围为20Hz-10KHz，其幅度范围为5mVpp-5Vpp，分辨力分为20Hz和100Hz两档。测量功率精确度高达1%,并且能够准确的测量周期信号的周期，是理想的音频信号分析仪的解决方案。 关键词：FFT MCU频谱功率 Abstract:The audio signal analyzer is based on a32-bit MCU controller,through the AD converter for audio signal sampling,the continuous signal discrete,and then through the FFT fast Fourier transform computing,in the time domain and frequency domain of the various audio frequency signal weight and power,and other indicators for analysis and processing,and then through the high-resolution LCD display signals in the spectrum.The system can accurately measure the audio signal frequency range of20Hz-10KHz,the range of5-5Vpp mVpp,resolution of20Hz and100Hz correspondent.Power measurement accuracy up to1%,and be able to accurately measuring the periodic signal cycle is the ideal audio signal analyzer solution. Keyword:FFT MCU Spectrum Power
大数据处理及分析理论方法技术 （一）大数据处理及分析建设的过程 随着数据的越来越多，如何在这些海量的数据中找出我们需要的信息变得尤其重要，而这也是大数据的产生和发展原因，那么究竟什么是大数据呢？当下我国大数据研发建设又有哪些方面着力呢？ 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。
三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 （二）大数据处理分析的基本理论 对于大数据的概念有许多不同的理解。中国科学院计算技术研究所李国杰院士认为：大数据就是“海量数据”加“复杂数据类型”。而维基百科中的解释为：大数据是由于规模、复杂性、实时性而导致的使之无法在一定时间内用常规软件工具对其进行获取、存储、搜索、分享、分析、可视化的数据集合。 对于“大数据”（Bigdata）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决
图2.1：大数据特征概括为5个V （三）大数据处理及分析的方向 众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定
大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。
大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 三、数据处理与分析 1、数据处理 大数据的分布式处理技术与存储形式、业务数据类型等相关，针对大数据处理的主要计算模型有MapReduce分布式计算框架、分布式内存计算系统、分布式流计算系统等。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/132933169.html, 基于STM32的音频信号分析设计与实现 作者：梁方舟李金泉黄训磊王玉花 来源：《现代电子技术》2014年第01期 摘要：基于ARM Cortex?M3内核的32位处理器STM32F103和快速傅里叶变换（FFT）算法实现了音频信号频谱的分析。整个系统由前级信号调理、A/D采样电路、CPU运算电路和LCD显示电路等组成。实验表明，系统能够检测20 Hz～10 kHz范围内的频率成份并显示 音频信号频谱，该方案成本低，具有一定的应用价值。 关键词：音频信号； FFT； STM32；基?4时间抽取 中图分类号： TN911.7?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）01?0019?03 音频信号分析应用于音频制作、信号分析等领域，如音频设备的研发与生产、低频信号的综合分析等。本设计利用频谱分析原理来分析被测音频信号的频率、频谱，传统的频谱分析方法有扫频法、数字滤波法。采用STM32实现快速傅里叶变换（FFT）设计方案，通过FFT把被测的音频信号由时域信号转换为频域信号，将其分解成分立的频率分量。 1 系统设计 音频信号通过前级信号处理电路放大和滤波及模数转换，经STM32进行FFT运算后获得信号的频谱，单片机控制A/D转换器实时采集信号，频谱在液晶屏扫描显示。单片机采用ST 公司的低功耗STM32F103ZET6 32位单片机，其内部含有3个12位16通道A/D转换模块和2个12位D/A转换模块。系统框图如图1所示。 1.1 信号调理与采集 设计思想：为满足输入信号较大的动态范围，必须在信号进行A/D转换前进行合理的处理，使其在A/D量化范围内达到量化精度最高，该方法相当于AD位数的增加。本设计要求输入信号幅度范围（峰?峰值）为0.01 mV～10 V，即100 dB的输入信号动态范围。设定ADC 芯片的最小输入信号峰?峰值为500 mV，再设定ADC的输入动态范围为20lg（10 V/500 mV），即26 dB，故需要5路放大电路，每一路放大倍数固定，分别为62 400，8 000，400，20，1倍。由于设计小信号放大的增益较大，放大器的选择尤为关键，根据影响放大器输出的主要参数：运放的增益带宽积、噪声电压密度、噪声电流密度、失调电流和失调电压等，选择TI公司生产的运放OPA637，该运放增益带宽积约800 MHz，输入换算电压噪声密度为[4.5 nVHz，]输入偏置电流2 pA，输入失调电压130 μV。具体电路如图2所示。 图1 系统框图
昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院：国土资源工程学院 班级：测绘121 姓名：王易豪 学号：201210102179 任课教师：李刚
简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律，对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战，也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述，分析了大数据的产生背景，简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据；数据处理技术；数据分析 引言 大数据时代已经到来，而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年，全球数据增量就达到了1.8ZB （即1.8 万亿GB）[1]，相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据，这些数据每天还在不断地产生。 而在中国，2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012年所产生的数据总量的2倍，相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍，即超过8ZB，而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata：The next frontier for innovation，competition，and productivity”[3]，对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来，大数据的关注度与日俱增。
音频信号分析-- 关于带宽、动态范围和正常操作电平 音频信号主要指的是语言和音乐。在这篇文章中我将研究一些工作中常常涉及到的问题，例如各种信号在带宽、动态范围和电平上的要求。我们将讨论语言和音乐信号的峰值电平，以及处理信号峰值和电平变化的标准方法。 频谱 图（ 15-1 ）的数据向我们显示出在音乐厅中，人们面对面交谈时的正常感觉。这些东西包括：语言和音乐的带宽和动态的范围。参加测试者为听力正常的年轻人。音乐的频率的传播范围是很有限的，特别是高频部分。未扩声的语言只能存在于很小的范围之中。 如果我们以倍频程为单位来分析语言信号，见图 15-2 ，这是一位普通成年男人的语言频谱。频谱显示在 250hz 处为能量的最大值。 250hz 两边都呈下滑趋势。 1khz 以上的倍频呈每倍频 6dB 开始衰减。
图15-3 显示了古典音乐与摇滚音乐信号的长期能量谱。大家有没有注意到，古典音乐与语言的频谱在中频和高频两个范围是相似的。 请比较图15-2与图15-3 。 Figure 15-3: Long-term octave-wide power spectra for classical and rock music. 倍频程与可懂度 见图15-4 ，在普通的语言能量谱中，完全独立的倍频部分十分有助于语言的可懂度。语言的可懂度并不意味着声音的听起来真实。众所周知，我们用电话的时候，我们的语言频率范围被限制在300hz-3000hz 之间。
看图，在1khz 到4khz 之间的频段对可懂度是最有影响力。这就是为什么在非常嘈杂的环境中，扩声系统一般在这个频段显得不足。最为理想的是，我们主动的去再生或增强语言信号，以同时获得真实度与可懂度。在合理的安静的环境中这是很有可能的。 可懂度与环境噪声水平之间的关系 在理想的情况下，本底噪音电平低于语言信号电平（平均值）25dB ，以得到真实的语言扩声。如果噪音电平只低于语言信号15dB ，大多数听众对于信息的理解并不感到困难。不过，此时已有少数人开始抱怨噪音。如果信噪比继续降低，对于所有的听众来说，字词之间的可懂度就没有了。激励器可以增加语言信号的响度，然而，处理的量是有限的。 什么时候的语言音量太吵耳？正常面对面交谈的声压级在60dB-65dB 之间。然而为大多数语言扩声时声压级被定在70-75dB 。当语言扩声超过85-90dB, 可懂度的增加就很少了。并且大多数听众开始抱怨音量太大了。如果音量继续增加，很多听众确确实实感到难以忍受，“音量太大了！！！”。图15-5 显示显示了声压级与可懂度之间的关系。
数字信号处理综合报告--数字音频信号的分析与处理
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数字信号处理实验 题目数字音频信号的分析与处理 班级 姓名 学号 日期 2013.06.10-2013.06.24
一、实验目的 1．复习巩固数字信号处理的基本理论； 2．利用所学知识研究并设计工程应用方案。 二、实验原理 数字信号处理技术在音频信号处理中的应用日益增多，其灵活方便的优点得到体现。分频器即为其中一种音频工程中常用的设备。 人耳能听到的声音频率范围为20Hz~20000Hz，但由于技术所限，扬声器难以做到在此频率范围内都有很好的特性，因此一般采用两个以上的扬声器来组成一个系统，不同的扬声器播放不同频带的声音，将声音分成不同频带的设备就是分频器。下图是一个二分频的示例。 图8.1 二分频示意图 高通滤波器和低通滤波器可以是FIR或IIR类型，其中FIR易做到线性相位，但阶数太高, 不仅需要耗费较多资源，且会带来较长的延时；IIR阶数低，但易出现相位失真及稳定性问题。 对分频器的特性，考虑最多的还是两个滤波器合成的幅度特性，希望其是平坦的，如图8.2所示： 图8.2 分频器幅度特性 分频 低频放 高频放 声 音 High Low-
由于IIR 的延时短，因此目前工程中大量应用的还是Butterworth 、Bessel 、Linkwitz-Riley 三种IIR 滤波器。其幅频特性如图8.3所示： 图8.3 三种常用IIR 分频器的幅度特性 巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等类型的数字滤波器系数可通过调用MATLAB 函数很方便的计算得到，但Bessel 、Linkwitz-Riley 数字滤波器均无现成的Matlab 函数。 并联系统的系统函数为 级联系统的系统函数为 宁可瑞滤波器（Linkwitz-Riley ），由两个巴特沃斯滤波器级联而成。 N 阶巴特沃夫滤波器等效宁可瑞滤波器的设计 l h h l l h ()()()()()()()()()()()()()()()B=conv(B ,A )+conv(B ,A )A=conv(A ,A ) l h l h l h l h h l l h B z B z H z H z H z A z A z B z A z B z A z B z A z A z A z =+=++==????121212l 212()()()()()()()()() B=conv(B ,B )A=conv(A ,A ) B z B z B z H z H z H z A z A z A z ===?????
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
音频信号数字滤波与FFT分析 一、实验目的： (2) 二、实验内容： (2) 三、实验所用主要部件结构说明： (3) 1、TMS320F2812片内有1个带采样保持电路的12BIT的A/D转换模块 (3) (1)、ADC的特点： (3) (2)ADC管脚信号 (3) 1）、模拟量输入部分： (3) 2）、DC设置部分： (3) 3）、ADC电源： (4) (3)ADC转换步骤： (4) 2、MMI5402的DAC811的介绍： (4) (1)、DAC811简介 (4) (2)其原理图如下： (5) (3)其操作逻辑真值表如下： (5) 3、FFT算法简介： (5) 四、实验程序功能与结构说明： (6) 五、实验流程图 (7) 六、实验步骤： (7) 1、实验演示： (7) 2、实验的调试： (8) 七、实验主要程序： (8) 1、主函数： (8) 2、中断程序： (15) 3、异步串口初始化程序 (16) 4、AD初始化： (17) 七、实验结果： (18) 1、SEEDDEC2812单元的D3灯由闪烁变成常暗。 (18) 2、时域和频域曲线图： (18) 八、实验心得： (19)
一、实验目的： 1、熟悉CCS集成开发环 2、熟悉SEED-DTK2812实验环境 3、了解SEED-MMI的系统硬件 4、了解DAC811的工作方式 5、加深对DFT算法原理和基本性质的理解 6、学习用FFT对连续信号和时域信号地频谱分析的方法 7、熟悉FFT的算法原理和FFT子程序的算法流程和应用 8、了解DSP处理FFT算法的特殊寻址方式 二、实验内容： 1、DSP的初始化 2、AD的初始化 3、产生不同幅度民频率的波形 4、A/D采样 5、DSP之间的UART通讯 6、FFT的位倒序程序 7、FFT的蝶形运算程序 8、求功率谱的程序 9、串口发送与接收
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点： 一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。 二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列； 三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对事务完整性和数据一致性要求非常高。 四是事务性操作都是实时交互式操作，至少能在几秒内执行完成； 五是基于以上特点，索引是支撑事务型处理一个非常重要的技术。 在数据量和并发交易量不大情况下，一般依托单机版关系型数据库，例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER，再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL 数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量和并发交易量增加情况下，一般可以采用ORALCE RAC集群方式或者是通过硬件升级(采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑。 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中，由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对，这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用的系统来解决本问题。
2 数据统计分析 数据统计主要是被各类企业通过分析自己的销售记录等企业日常的运营数据，以辅助企业管理层来进行运营决策。典型的使用场景有：周报表、月报表等固定时间提供给领导的各类统计报表；市场营销部门，通过各种维度组合进行统计分析，以制定相应的营销策略等。 数据统计分析特点包括以下几点： 一是数据统计一般涉及大量数据的聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现。 三是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外，目前越来越多的用户希望能做做到交互式实时统计； 传统的数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库的数据仓库技术。主要采用维度模型，通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析的结构来实现高性能的数据统计分析，以支持可以通过下钻和上卷操作，实现各种维度组合以及各种粒度的统计分析。 另外目前在数据统计分析领域，为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算的数据库仓库系统也成为一个发展趋势，例如SAP的HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中的规律和知识。
大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此，大数据分析的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement（数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 SemanticEngines（语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms（数据挖掘算法） 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。 大数据处理
宜宾学院 物理与电子工程学院（DSP）设计报告 题目：音频信号频谱及滤波 专业：物理与电子工程学院 班级：2012级硕勋励志班 学号：120302023 姓名：杨龙
音频信号频谱分析及滤波 一、 设计任务 1、 用计算机 开始—所有程序---娱乐—录音机程序，录取本人的“物电学院”音频信号，时间约为2秒。格式为8KHz 采样，8位量化，单声道，以自已名字命名的.wav 文件。（格式转化在录音机的“文件”下拉菜单的“属性”，选择“立即转换”,再到“属性”里选择相应参数计算机录音一般是采样率为44.1kHz ，16位量化；为减小计算量，在录机的文件—属性—立即转换, 将声音数据转换为采样率8kHz ，8位量化）。 2、 对语音信号逐字进行频谱分析，分析自己语音信号的频谱特征。用wavread()读取声音文件，作图画出声音的时域波形，对其进行频谱分析，画出其频域波形。分析自已音频信号的特点。 3、设计一个0Hz----3.4KHz 的IIR 低通滤波器， Hz f p 3400= , Hz f s 3550=, dB s 25=α dB p 1=α。对“物”字和“电”字音频信号逐字滤波。 要求：画出所设计滤波器的幅频特性曲线，并用该滤波器对音频信号滤波，画出滤波后的音频信号的时域和频域波形，结合波形比较滤波前后的时域和频域信号。同时用sound 回放滤波后的声音信号。 （本题即为设计一个IIR 低通滤波器，通带截止频率为3400Hz,阻带截止频率为3550Hz ，阻带衰减为25dB,通带衰减为1dB ） 4、设计一个0Hz----3.4KHz 的FIR 低通滤波器，Hz f p 3400= , Hz f s 3550=, dB s 25=α dB p 1=α 。对“物”字和“电”字音频信号逐字滤波。 要求：画出所设计滤波器的幅频特性曲线，并用该滤波器对音频信号滤波，画出滤波后的音频信号的时域和频域波形，结合波形比较滤波前后的时域和频域信号。同时用sound 回放滤波后的声音信号。 （本题即为设计一个FIR 低通滤波器，通带截止频率为3400Hz,阻带截止频率为3550Hz ，阻带衰减为25dB,通带衰减为1dB ） 5、设计一个100Hz----8KHz 的IIR 带通滤波器，Hz f s 01=, Hz f p 1001= , Hz f p 80002= , Hz f s 81001=, dB s 25=α dB p 1=α，对“学”字和“院”字的音频信号逐字滤波。 要求：画出所设计滤波器的幅频特性曲线，并用该滤波器对音频信号滤波，画出滤波后的音频信号的时域和频域波形，结合波形比较滤波前后的时域
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。 到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。
在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图 再来看一个地图的案例，在这种电脑地图、手机地图出现之前，我们都是用纸质的地图。这种地图差不多就是一年要换一版，因为许多地址可能变了，并且在纸质地图上肯定是看不出来，从一个地方到另外一个地方怎么走是最好的？中间是不是堵车？这些都是有需要有经验的各种司机才能判断出来。 在有了百度地图这样的产品就要好很多，比如：它能告诉你这条路当前是不是堵的？或者说能告诉你半个小时之后它是不是堵的？它是不是可以预测路况情况？ 此外，你去一个地方它可以给你规划另一条路线，这些就是因为它采集到许多数据。比如：大家在用百度地图的时候，有GPS地位信息，基于你这个位置的移动信息，就可以知道路的拥堵情况。另外，他可以收集到很多用户使用的情况，可以跟交管局或者其他部门来采集一些其他摄像头、地面的传感器采集的车辆的数量的数据，就可以做这样的判断了。
1前言 1.1选题背景 DSP处理速度快，功耗低，性能好，基于TMS320C5416DSP芯片的语音存储容量大，具有很好的通信音质等特点，因此被广泛应用于很多领域中。 本设计实现的语音分析系统具有如下优点： 1．音频数据占用资源少 2．音质通信级 3．开发难度低 4．语音芯片与DSP接口电路简单 5．体积小 在论文完成过程中，我首先在图书馆查阅相关书籍研究如何进行基于TMS320C5416DSP芯片的语音录放器的方案设计，然后对系统内部所需要的各个模块进行设计并对芯片做了详细研究；其次参阅相关资料在计算机和实验板上进行应用软件的设计、编程与调试，然后在老师指导下进行硬件与软件的联合调试；最后自己对毕业设计资料进行整理，总结，完成毕业设计论文。 在整个设计过程中，本文首先介绍了基于TMS320C5416DSP芯片的语音录放系统的工作原理，给出了整体设计方案和工作框图，然后给出了系统的硬件设计方案；在硬件设计中，我们采用了TLV320AIC23芯片为核心音频录放接口器件，结合TMS320C5416DSP芯片，语音数据存储FLASH存储器等基本完成了语音录放器硬件的设计过程；最后介绍了基于TMS320C5416DSP芯片的语音录放系统的软件设计，软件部分主要是在CCS环境下用C语言编程实现。将外部输入的模拟语音信号，经由高保真语音芯片TLV320AIC23进行采样后保存在外扩存储器存储空间中，然后这些存储的数字语音信号经过DSP带缓冲串口MCBSP 2 读入DSP，经过FIR数字低通滤波器滤除语音信号中高频部分及其它噪声，最后对这些语音信号的FFT变换。 该语音分析系统的设计能够完成语音采集，播放，存储，频谱分析，基本实现了语音分析功能。随着技术的进步，TMS320C5416DSP与TLV320AIC23的结合的语音编码方案
音频信号及音频分析 音频信号及音频分析 音频是多媒体中的一种重要媒体。我们能够听见的音频信号的频率范围大约是 20Hz-2OkHz，其中语音大约分布在300Hz-4kHz之内，而音乐和其他自然声响是全范围分布的。声音经过模拟设备记录或再生，成为模拟音频，再经数字化成为数字音频。这里所说的音频分析就是以数字音频信号为分析对象，以数字信号处理为分析手段，提取信号在时域、频域内一系列特性的过程。 各种特定频率范围的音频分析有各自不同的应用领域。例如，对于300－4kHz之间的语音信号的分析主要应用于语音识别，其用途是确定语音内容或判断说话者的身份；而对于20－20kHz之间的全范围的语音信号分析则可以用来衡量各类音频设备的性能。所谓音频设备就是将实际的声音拾取到将声音播放出来的全部过程中需要用到的各类电子设备，例如话筒、功率放大器、扬声器等，衡量音频设备的主要技术指标有频率响应特性、谐波失真、信噪比、动态范围等。 音频分析原理 音频分析的原理主要涉及数字信号处理的基本理论、音频分析的基本方法以及音频参数测量和分析内容，其中数字信号处理是音频分析的理论基础。 1．音频分析技术基础 傅立叶变换和信号的采样是进行音频分析时用到的最基本的技术。傅立叶变换是进行频谱分析的基础，信号的频谱分析是指按信号的频率结构，求取其分量的幅值、相位等按频率分布规律，建立以频率为横轴的各种“谱”，如幅度谱、相位谱。信号中，周期信号通过傅立叶级数变换后对应离散频谱，而对于非周期信号，可以看作周期T为无穷大的周期信号，当周期趋近无穷大时，则基波谱线及谱线间隔(ω=2π/T)趋近无穷小，从而离散的频谱就变为连续频谱。所以，非周期信号的频谱是连续的。 在以计算机为中心的测试系统中，模拟信号进入数字计算机前先经过A/D变换器，将连续时间信号变为离散时间信号，称为信号的采样。然后再经幅值量化变为离散的数字信号。这样，在频域上将会出现一系列新的问题，频谱会发生变化。由模拟信号变成数字信号后，其傅立叶变换也变成离散傅立叶变换，涉及到采样定理、频率混叠、截断和泄漏、加窗与窗函数等一系列问题。 2．音频分析方法 通常在对某音频设备音频测量分析时，该设备被看成是一个具有输入端口和输出端口的黑箱系统。将某种己知信号输入该系统，然后从输出端获取输出信号进行分析，从而了解该系统的一些特性，这就是音频分析的一般方法。输入音频设备的信号，称作激励信号。激励信号可以是正弦、方波等周期信号，也可以是白噪声、粉红噪声等随机信号，还可以是双音、多音、正弦突发等信号。最常用的检测分析方法有正弦信号检测、脉冲信号检测、最大长度序列信号检测等。 音频参数测量及分析 音频测量一般包括信号电压、频率、信噪比、谐波失真等基本参数。大部分音频参数都可以
如何进行大数据分析及处理？ 大数据的分析 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2. 数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 3. 预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的
去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。 5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 大数据的技术 数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。 数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。 基础架构：云存储、分布式文件存储等。 数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。