RX演算法講解

㈠ 由RX演算法得到一個一維數組,之後該怎樣處理

我這里有1個核心部分，你自己在補充周邊的代碼。

Private Sub Command2_Click()
ap = 0
bp = 0
Do
If ap > UBound(a) Then
For i = bp To UBound(b)
x_he(ap + i) = b(i)
Next i
Exit Do
ElseIf bp > UBound(b) Then
For i = ap To UBound(a)
x_he(bp + i) = a(i)
Next i
Exit Do
ElseIf a(ap) > b(bp) Then
x_he(ap + bp) = b(bp)
bp = bp + 1
Else
x_he(ap + bp) = a(ap)
ap = ap + 1
End If
Loop
Print "合並排序結果："
For i = 0 To UBound(x_he)
Print x_he(i);
Next i
Print
End Sub
這是把a數組和b數組合並為x_he數組。
要求，a、b兩數組均為從小到大排序。
生成的x_he數組也是有序的
如你要從大到小，可以自己修改幾處不等號
另，數組聲明要合適。

㈡ 誰來分享一下Rxjava，RxAndroid，RxBind，RxBus

1. 去官網大致看一遍各個操作符
2. 部分區分不清（比如map與flatmap）的面向github或者stackoverflow找答案，用英文哦，否則會被網路與CSDN的渣文章給擾亂
3. 去github等社區找android示例，比如 GitHub - lzyzsd/Awesome-RxJava: RxJava resources
4. 自己去寫實際項目或者編程題，比如去oj平台（比如newcoder）用rxjava做編程題，這個非常有助於加深對流程化與可觀察的理解。雖然平台上不可能用第三方lib，但是自己只用rxjava寫出來並與原來演算法進行對比（代碼量與可讀性）即可，最後整理成筆記博客等進行保存。

㈢ 當Rx=1.2時，用戴維南定理求i該怎麼求，請講解下

I=1/3A

㈣ 已知電源電壓及所有電阻阻值，求Rx的電流方向，求講解和方法。

當R1*R4=R2*R3時中間無電流

㈤ 數字信號處理怎麼復習，感覺好難

數字信號處理復習方法是理解掌握基本概念和基本方法，以復習要點為線索，結合教材內容，對知識進行作適當展開。
數字信號處理復習要點：
數字信號處理主要包括如下幾個部分
1、 離散時間信號與系統的基本理論，信號的頻譜分析。
2、 離散傅立葉變換，快速傅立葉變換。
3、 數字濾波器的設計
一、離散時間信號與系統的基本理論、信號的頻譜分析
1、離散時間信號：
1）離散時間信號，時間是離散變數的信號，即獨立變數時間被量化了。信號的幅值可以是連續數值，也可以是離散數值。
2） 數字信號，時間和幅值都離散化的信號。
（本課程主要講解的實際上是離散時間信號的處理）
3） 離散時間信號可用序列來描述。
4） 序列的卷積和（線性卷積）。
5）幾種常用序列
a)單位抽樣序列（也稱單位沖激序列） 。
b)單位階躍序列 。
c)矩形序列。
d)實指數序列。
6） 序列的周期性
所有 存在一個最小的正整數 ,滿足： ,則稱序列 是周期序列。(注意：按此定義，模擬信號是周期信號，採用後的離散信號未必是周期的)
7）時域抽樣定理：一個限帶模擬信號 ，若其頻譜的最高頻率為 ，對它進行等間隔抽樣而得 ，抽樣周期為T，或抽樣頻率 ；只有在抽樣頻率 時，才可由 准確恢復 。
2、離散時間信號的頻域表示（信號的傅立葉變換）
周期性所有 存在一個最小的正整數 ,滿足： ,則稱序列 是周期序列 。(注意：按此定義，模擬信號是周期信號，採用後的離散信號未必是周期的)
7）時域抽樣定理：一個限帶模擬信號 ，若其頻譜的最高頻率為 ，對它進行等間隔抽樣而得 ，抽樣周期為T，或抽樣頻率為 ；只有在抽樣頻率 時，才可由 准確恢復 。
2、離散時間信號的頻域表示（信號的傅立葉變換）
3、序列的Z變換
1） Z變換與傅立葉變換的關系，
2） Z變換的收斂域。收斂區域要依據序列的性質而定。同時，也只有Z變換的收斂區域確定之後，才能由Z變換唯一地確定序列。
3）有限長序列： ，
右序列： ，|Z|>Rx-
左序列： ，（|z|<Rx+，N2>0時：0≤|Z|< Rx+；N2≤0時： 0<|Z|< Rx+）
雙邊序列： ，常用序列的Z變換：x，C：收斂域內繞原點逆時針的一條閉合曲線。
1） 留數定理。
2） 留數輔助定理。
3） 利用部分分式展開： 然後利用定義域及常用序列的Z變換求解。

㈥ 如何使用 iZotope RX 4 進行降噪，修復爆音和削波失真

我們在錄音的時候總會出現一些不可避免的小瑕疵，例如噪音，爆音，劈啪聲，在條件和環境允許的情況下，通常會通過補錄或重錄的方式當場解決，然而對於錄同期聲就沒這么幸運了，現場的情況錯綜復雜，時間也很寶貴，一些小的瑕疵通常只能尋求後期手段來補救，慶幸的是，在數字時代，這些小瑕使用iZotope RX4軟體很容易進行修復！本文將向大家介紹：如何使用RX4進行降噪，修復爆音和削波。 在《混音全揭秘》視頻課程的錄制過程中，其中有一個話筒專門用來錄對白，同樣也遇到了這些問題，筆者節選了一段對白聲音音頻進行講解，演示文件可以分別下載（修復前RX_LEAM.wav和修復後RX_LEAM_FIX.wav），大家可以對比修復前和修復後的聲音變化，也自己動手嘗試修復。 先聽一聽演示文件，分析哪些地方需要進行修復的：第一，這段對白有較明顯的底噪，會影響播出效果。第二，錄音時話放增益設置的不合理，導致多處有電平過載所產生的失真，30秒，34秒的地方很明顯，第三，14秒的地方有一個爆音，我們逐一來解決。
一，降低背景噪音 背景噪音直接影響聲音的清晰度，如果條件允許，盡可能在前期減少噪音而不是通過後期來補救，對於歌曲和器樂演奏來說，降噪不是必須的步驟，輕微的設備底噪完全不影響混音。對於這種較規律的背景噪音，可以用RX4中的「Denoise「插件來處理，」Denoise「是一個非常棒的采樣降噪效果器。 先來了解一下「噪音樣本」的概念，采樣降噪效果器在工作前首先需要讓插件學習一小段噪音，作用是讓插件理解我們要降低的環境噪音有有什麼特點，插件根據這一段噪音樣本去識別我們需要處理的聲音，而我們在選擇噪音樣本的的時候，盡可能選擇」干凈」和」有代表性「的噪音以獲得理想的效果，一般1-2秒就夠了，也可以在錄音時額外錄制一小段環境噪音作為噪音樣本， 修復步驟：
1，打開」Denoise」效果器界面
2，用」選擇工具「從素材中選擇一小段環境噪音
3，點擊」Leam「按鈕讓插件學習噪音樣本
4，調整」Threshold「（閾值）和」Rection「（減少）參數 」Threshold「參數用來控制噪音處理的閾值，」Rection「參數用來控制將噪音衰減多少，」Artifact control"參數用則來調整人工噪音的比例，通過「Preview」按鈕來試聽和調整參數，當參數調整合適後，點擊「Process」按年即可完成處理。 「Denoise」效果器在降噪過程中還加入了一定的人工噪音演算法，使得經過降噪處理的聲音能夠聽起來更自然，我們的目的只是降低噪音，而不是把噪音完全拿掉，至於衰減多少，需要你自己來取捨，原則是保證噪音被有效降低，並且不會出現明顯的失真。 值得一提的是：RX4中的選擇工具是一個組合概念，除了時間選擇（選一豎條）還可以選擇一部分頻率（選一小塊），甚至還可以自己用滑鼠畫一個區域，一般情況用常規的時間選擇工具選擇一豎條噪音樣本就可以了，其他幾種方式可以自己嘗試。
二， 修復削波失真 削波失真通常由於電平過載所產生，所以在錄音前，提前規劃輸入電平調整好話放的增益，留出一定餘量很有必要，加一個硬體的壓縮器都能夠避免削波的產生。如果已經出現一些輕微的削波失真，我們仍然可以通過RX4套裝中的」Decilp「插件來修復。 通過觀察波形不難發現，演示文件中有多處超過0dB的地方，例如30秒和34秒的地方，聲音已經明顯出現失真，我們嘗試用」Decilp「插件來對其進行修復。 修復步驟： 1，演示文件有多處削波，我們可以選中全部片段 2，打開」Decilp」效果器界面 3，點擊「Preview」預覽削波所產生的失真是否已經被修復 4，點擊「Process」進行處理 」Threshold「參數用於識別需要修復過載的電平大小，」Makeup Gain「參數的作用是限制修復後的最大電平，類似於限制器。經過修復以後，因為電平過載而產生的削波失真已經被修復了，現在聽起來很自然，接下來我們來修復14秒的地方的一個劈啪聲。
三， 修復噼啪聲 劈啪聲產生的原因有很多，音效卡和系統卡頓會引起爆音，交流電供電不穩也會引起爆音，出現劈啪聲的原因有很多，有了RX4以後這些沒有什麼大不了的，使用RX4套裝中的「 Spectral Repair」效果器，很容易對劈啪聲進行修復。需要注意的是：如果你通常使用插件方式來使用RX4，我更建議選擇一小塊需要處理的地方，使用破壞性編輯的方式進行處理，因為有爆音的地方很固定，這樣既不佔用資源，也不會插件演算法的緣故引發新問題。 修復步驟：
1，選中需要修復劈啪聲小片段
2，打開」Spectral Repair」效果器界面
3，先不調整任何參數，點擊「Preview」聽爆音是否消失
4，如果已經解決，點擊「Process」進行處理
5，如果爆音未被修復，更改處理模式再次預覽，爆音消失後點擊處理 爆音產生原因不同，修復的演算法也不一樣，使用默認的參數成功將劈啪聲完美修復，Spectral Repair插件中的其他幾種處理模式就不一一介紹了，在處理實際問題的時候來嘗試。用我們的耳朵去判斷，以成功修復爆音並且不產生新問題為目標。 至此，演示文件中的這三個問題已被成功修復，對比修復前和修復後的兩個演示文件，就會知道RX4到底有多神了，需要提醒大家的是：能在錄音前和錄音過程中解決的問題盡量在前期解決，後期來修復只是補救措施，如果錄了一條全是劈啪聲和噪音的素材，就別浪費時間去修復啦，直接扔進回收站吧！
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㈦ MATLAB中RX演算法的程序~急用

function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q)
%% ---------------------------------------------------------------
% ACASP.m
% 蟻群演算法動態尋路演算法
% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China
% Email:[email protected]
% All rights reserved
%% ---------------------------------------------------------------
% 輸入參數列表
% G 地形圖為01矩陣，如果為1表示障礙物
% Tau 初始信息素矩陣（認為前面的覓食活動中有殘留的信息素）
% K 迭代次數（指螞蟻出動多少波）
% M 螞蟻個數（每一波螞蟻有多少個）
% S 起始點（最短路徑的起始點）
% E 終止點（最短路徑的目的點）
% Alpha 表徵信息素重要程度的參數
% Beta 表徵啟發式因子重要程度的參數
% Rho 信息素蒸發系數
% Q 信息素增加強度系數
%
% 輸出參數列表
% ROUTES 每一代的每一隻螞蟻的爬行路線
% PL 每一代的每一隻螞蟻的爬行路線長度
% Tau 輸出動態修正過的信息素
%% --------------------變數初始化----------------------------------
%load
D=G2D(G);
N=size(D,1);%N表示問題的規模（象素個數）
MM=size(G,1);
a=1;%小方格象素的邊長
Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%終止點橫坐標
if Ex==-0.5
Ex=MM-0.5;
end
Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%終止點縱坐標
Eta=zeros(1,N);%啟發式信息，取為至目標點的直線距離的倒數
%下面構造啟發式信息矩陣
for i=1:N
if ix==-0.5
ix=MM-0.5;
end
iy=a*(MM+0.5-ceil(i/MM));
if i~=E
Eta(1,i)=1/((ix-Ex)^2+(iy-Ey)^2)^0.5;
else
Eta(1,i)=100;
end
end
ROUTES=cell(K,M);%用細胞結構存儲每一代的每一隻螞蟻的爬行路線
PL=zeros(K,M);%用矩陣存儲每一代的每一隻螞蟻的爬行路線長度
%% -----------啟動K輪螞蟻覓食活動，每輪派出M只螞蟻--------------------
for k=1:K
disp(k);
for m=1:M
%% 第一步：狀態初始化
W=S;%當前節點初始化為起始點
Path=S;%爬行路線初始化
PLkm=0;%爬行路線長度初始化
TABUkm=ones(1,N);%禁忌表初始化
TABUkm(S)=0;%已經在初始點了，因此要排除
DD=D;%鄰接矩陣初始化
%% 第二步：下一步可以前往的節點
DW=DD(W,:);
DW1=find(DW
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(j)=inf;
end
end
LJD=find(DW
Len_LJD=length(LJD);%可選節點的個數
%% 覓食停止條件：螞蟻未遇到食物或者陷入死胡同
while W~=E&&Len_LJD>=1
%% 第三步：轉輪賭法選擇下一步怎麼走
PP=zeros(1,Len_LJD);
for i=1:Len_LJD
PP(i)=(Tau(W,LJD(i))^Alpha)*(Eta(LJD(i))^Beta);
end
PP=PP/(sum(PP));%建立概率分布
Pcum=cumsum(PP);
Select=find(Pcum>=rand);
%% 第四步：狀態更新和記錄
Path=[Path,to_visit];%路徑增加
PLkm=PLkm+DD(W,to_visit);%路徑長度增加
W=to_visit;%螞蟻移到下一個節點
for kk=1:N
if TABUkm(kk)==0
DD(W,kk)=inf;
DD(kk,W)=inf;
end
end
TABUkm(W)=0;%已訪問過的節點從禁忌表中刪除
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(j)=inf;
end
end
LJD=find(DW
Len_LJD=length(LJD);%可選節點的個數
end
%% 第五步：記下每一代每一隻螞蟻的覓食路線和路線長度
ROUTES{k,m}=Path;
if Path(end)==E
PL(k,m)=PLkm;
else
PL(k,m)=inf;
end
end
%% 第六步：更新信息素
Delta_Tau=zeros(N,N);%更新量初始化
for m=1:M
if PL(k,m) ROUT=ROUTES{k,m};
TS=length(ROUT)-1;%跳數
PL_km=PL(k,m);
for s=1:TS
x=ROUT(s);
Delta_Tau(x,y)=Delta_Tau(x,y)+Q/PL_km;
Delta_Tau(y,x)=Delta_Tau(y,x)+Q/PL_km;
end
end
end
Tau=(1-Rho).*Tau+Delta_Tau;%信息素揮發一部分，新增加一部分
end
%% ---------------------------繪圖--------------------------------
plotif=1;%是否繪圖的控制參數
if plotif==1
%繪收斂曲線
meanPL=zeros(1,K);
minPL=zeros(1,K);
for i=1:K
PLK=PL(i,:);
Nonzero=find(PLK
PLKPLK=PLK(Nonzero);
meanPL(i)=mean(PLKPLK);
minPL(i)=min(PLKPLK);
end
figure(1)
plot(minPL);
hold on
plot(meanPL);
grid on
title('收斂曲線（平均路徑長度和最小路徑長度）');
xlabel('迭代次數');
ylabel('路徑長度');
%繪爬行圖
figure(2)
axis([0,MM,0,MM])
for i=1:MM
for j=1:MM
if G(i,j)==1
x1=j-1;y1=MM-i;
x2=j;y2=MM-i;
x3=j;y3=MM-i+1;
x4=j-1;y4=MM-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0.2,0.2,0.2]);
hold on
else
x1=j-1;y1=MM-i;
x2=j;y2=MM-i;
x3=j;y3=MM-i+1;
x4=j-1;y4=MM-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);
hold on
end
end
end
hold on
ROUT=ROUTES{K,M};
LENROUT=length(ROUT);
Rx=ROUT;
Ry=ROUT;
for ii=1:LENROUT
Rx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);
if Rx(ii)==-0.5
Rx(ii)=MM-0.5;
end
Ry(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));
end
plot(Rx,Ry)
end
plotif2=1;%繪各代螞蟻爬行圖
if plotif2==1
figure(3)
axis([0,MM,0,MM])
for i=1:MM
for j=1:MM
if G(i,j)==1
x1=j-1;y1=MM-i;
x2=j;y2=MM-i;
x3=j;y3=MM-i+1;
x4=j-1;y4=MM-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[0.2,0.2,0.2]);
hold on
else
x1=j-1;y1=MM-i;
x2=j;y2=MM-i;
x3=j;y3=MM-i+1;
x4=j-1;y4=MM-i+1;
fill([x1,x2,x3,x4],[y1,y2,y3,y4],[1,1,1]);
hold on
end
end
end
for k=1:K
PLK=PL(k,:);
minPLK=min(PLK);
pos=find(PLK==minPLK);
m=pos(1);
ROUT=ROUTES{k,m};
LENROUT=length(ROUT);
Rx=ROUT;
Ry=ROUT;
for ii=1:LENROUT
Rx(ii)=a*(mod(ROUT(ii),MM)-0.5);
if Rx(ii)==-0.5
Rx(ii)=MM-0.5;
end
Ry(ii)=a*(MM+0.5-ceil(ROUT(ii)/MM));
end
plot(Rx,Ry)
hold on
end
end
將上述演算法應用於機器人路徑規劃，優化效果如下圖所示

㈧ 健身中的RX什麼意思

健身中的RX是教練體能測試講解的意思。

健身是一種體育項目，如各種徒手健美操、韻律操、形體操以及各種自抗力動作，體操可以增強力量、柔韌性，增加耐力，提高協調，控制身體各部分的能力，從而使身體強健。要達到緩解壓力的目的，至少一周鍛煉3次。

(8)RX演算法講解擴展閱讀：

身運動可以採用各種徒手練習，如各種徒手健美操、韻律操、形體操以及各種自抗力動作。也可以採用各種不同的運動器械進行各種練習，如啞鈴、杠鈴、壺鈴等舉重器械，單杠、雙杠、繩、桿等體操器械，以及彈簧拉力器、滑輪拉力器、橡筋帶和各種特製的綜合力量練習架等力量訓練器械，還有功率自行車、台階器、平跑機、劃船器等有氧訓練器材。

健身運動的動作方式是多種多樣的，既有成套的各種徒手健美體操；也有球、棒等輕器械體操，這些主要用於女子健美訓練，藉以減肥和改善體形體態，提高靈活性，增強韻律感；更有許多能發達身體各部位肌肉的舉重練習動作和其它動作。這些動作主要用於男女強壯體魄、發達肌肉，也用於男女健美訓練。

㈨ 數字能量學的計算方法

數字能量學分為八大磁場請看下圖

吉星磁場：

1、天醫土：正財，正桃花， 文筆好，聰明，善良，崇高地位，多表現為陽性。

13（極陽），68（中陽），94（弱陽），72（弱陰）

2、延年金：領導者，作風強勢，老大心態，大男子主義，多表現為陽性。

19（極陽），87（中陽），43（弱陽），26（弱陰）

3、生氣木：貴人，名聲，快樂，活潑，開心，隨緣，多表現為陽性。

14（極陽），67（中陽），93（弱陽），82（弱陰）

凶星磁場：

1、絕命金：性格極端，情緒化，沖動，脾氣差，不圓融。多表現為陰性。

12（極陰），69（中陰），84（弱陰），73（弱陽）

2、五鬼火：假象，個性陰沉，內心脆弱，常走極端，易憎恨他人，多表現為陰性。

18（極陰），97（中陰），63（弱陰），24（弱陽）

3、六煞水：憂郁，優柔寡斷，情感，易退縮，空虛，多表現為陰性。

16（極陰），74（中陰），38（弱陰），92（弱陽）

4、禍害土：小人，內心脆弱，逞強，脾氣差，暴躁，沖動，多表現為陰性。

17（極陰），98（中陰），64（弱陰），32（弱陽）

㈩ 健身房rx和pos是什麼意思

RX是教練體能測試講解的意思。pos指的是一個全新的私教銷售模式，健身房銷售私教課都是在新會員辦理完會員卡後，私教回找會籍要會員電話以便於進行溝通，以及預約時間體驗私教課程。

在言必稱歐美的中國健身圈，POS（Present Order Sales）從2010年左右被引入國內到現在，都沒有統一的中文講法，大體上可以翻譯成「當場開單」或「現單銷售」，就是在用戶辦卡當天就力爭促成其再次花錢買私教課。

這種銷售方式的背後邏輯很簡單，抓的就是用戶在辦卡之後好好鍛煉的「熱血期」。根據健身房運營的經驗，通常這種熱情快的兩三天，多的一兩周就會消失殆盡。因此，想要讓用戶購買私教課，在會籍卡辦完的頭一個星期甚至當天，就是最好的機會。

相關如下：

隨著經濟收入的增長，人們對於日常消費的需求從吃喝玩樂轉為健康和運動，這是與國際趨勢一致的。對於這些年來健身行業的快速發展，整個健身行業以健身房為中心的產業化發展已經迅速接近於美國等發達國家的水平。

國家體育總局發布的《健身教練職業發展研究報告》顯示，在健身房中從事健身教練的人群中，只有42%是來自體育專業畢業生，大部分的人只是經過1到3個月的培訓取得相關職業證書。健身是好事，但要根據自己的業余時間、通勤距離、興趣愛好及身體素質來制訂適合的健身計劃，而不要被一時流行的消費觀所綁架。