RX算法讲解

㈠ 由RX算法得到一个一维数组,之后该怎样处理

我这里有1个核心部分，你自己在补充周边的代码。

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 "合并排序结果："
For i = 0 To UBound(x_he)
Print x_he(i);
Next i
Print
End Sub
这是把a数组和b数组合并为x_he数组。
要求，a、b两数组均为从小到大排序。
生成的x_he数组也是有序的
如你要从大到小，可以自己修改几处不等号
另，数组声明要合适。

㈡ 谁来分享一下Rxjava，RxAndroid，RxBind，RxBus

1. 去官网大致看一遍各个操作符
2. 部分区分不清（比如map与flatmap）的面向github或者stackoverflow找答案，用英文哦，否则会被网络与CSDN的渣文章给扰乱
3. 去github等社区找android示例，比如 GitHub - lzyzsd/Awesome-RxJava: RxJava resources
4. 自己去写实际项目或者编程题，比如去oj平台（比如newcoder）用rxjava做编程题，这个非常有助于加深对流程化与可观察的理解。虽然平台上不可能用第三方lib，但是自己只用rxjava写出来并与原来算法进行对比（代码量与可读性）即可，最后整理成笔记博客等进行保存。

㈢ 当Rx=1.2时，用戴维南定理求i该怎么求，请讲解下

I=1/3A

㈣ 已知电源电压及所有电阻阻值，求Rx的电流方向，求讲解和方法。

当R1*R4=R2*R3时中间无电流

㈤ 数字信号处理怎么复习，感觉好难

数字信号处理复习方法是理解掌握基本概念和基本方法，以复习要点为线索，结合教材内容，对知识进行作适当展开。
数字信号处理复习要点：
数字信号处理主要包括如下几个部分
1、 离散时间信号与系统的基本理论，信号的频谱分析。
2、 离散傅立叶变换，快速傅立叶变换。
3、 数字滤波器的设计
一、离散时间信号与系统的基本理论、信号的频谱分析
1、离散时间信号：
1）离散时间信号，时间是离散变量的信号，即独立变量时间被量化了。信号的幅值可以是连续数值，也可以是离散数值。
2） 数字信号，时间和幅值都离散化的信号。
（本课程主要讲解的实际上是离散时间信号的处理）
3） 离散时间信号可用序列来描述。
4） 序列的卷积和（线性卷积）。
5）几种常用序列
a)单位抽样序列（也称单位冲激序列） 。
b)单位阶跃序列 。
c)矩形序列。
d)实指数序列。
6） 序列的周期性
所有 存在一个最小的正整数 ,满足： ,则称序列 是周期序列。(注意：按此定义，模拟信号是周期信号，采用后的离散信号未必是周期的)
7）时域抽样定理：一个限带模拟信号 ，若其频谱的最高频率为 ，对它进行等间隔抽样而得 ，抽样周期为T，或抽样频率 ；只有在抽样频率 时，才可由 准确恢复 。
2、离散时间信号的频域表示（信号的傅立叶变换）
周期性所有 存在一个最小的正整数 ,满足： ,则称序列 是周期序列 。(注意：按此定义，模拟信号是周期信号，采用后的离散信号未必是周期的)
7）时域抽样定理：一个限带模拟信号 ，若其频谱的最高频率为 ，对它进行等间隔抽样而得 ，抽样周期为T，或抽样频率为 ；只有在抽样频率 时，才可由 准确恢复 。
2、离散时间信号的频域表示（信号的傅立叶变换）
3、序列的Z变换
1） Z变换与傅立叶变换的关系，
2） Z变换的收敛域。收敛区域要依据序列的性质而定。同时，也只有Z变换的收敛区域确定之后，才能由Z变换唯一地确定序列。
3）有限长序列： ，
右序列： ，|Z|>Rx-
左序列： ，（|z|<Rx+，N2>0时：0≤|Z|< Rx+；N2≤0时： 0<|Z|< Rx+）
双边序列： ，常用序列的Z变换：x，C：收敛域内绕原点逆时针的一条闭合曲线。
1） 留数定理。
2） 留数辅助定理。
3） 利用部分分式展开： 然后利用定义域及常用序列的Z变换求解。

㈥ 如何使用 iZotope RX 4 进行降噪，修复爆音和削波失真

我们在录音的时候总会出现一些不可避免的小瑕疵，例如噪音，爆音，劈啪声，在条件和环境允许的情况下，通常会通过补录或重录的方式当场解决，然而对于录同期声就没这么幸运了，现场的情况错综复杂，时间也很宝贵，一些小的瑕疵通常只能寻求后期手段来补救，庆幸的是，在数字时代，这些小瑕使用iZotope RX4软件很容易进行修复！本文将向大家介绍：如何使用RX4进行降噪，修复爆音和削波。 在《混音全揭秘》视频课程的录制过程中，其中有一个话筒专门用来录对白，同样也遇到了这些问题，笔者节选了一段对白声音音频进行讲解，演示文件可以分别下载（修复前RX_LEAM.wav和修复后RX_LEAM_FIX.wav），大家可以对比修复前和修复后的声音变化，也自己动手尝试修复。 先听一听演示文件，分析哪些地方需要进行修复的：第一，这段对白有较明显的底噪，会影响播出效果。第二，录音时话放增益设置的不合理，导致多处有电平过载所产生的失真，30秒，34秒的地方很明显，第三，14秒的地方有一个爆音，我们逐一来解决。
一，降低背景噪音 背景噪音直接影响声音的清晰度，如果条件允许，尽可能在前期减少噪音而不是通过后期来补救，对于歌曲和器乐演奏来说，降噪不是必须的步骤，轻微的设备底噪完全不影响混音。对于这种较规律的背景噪音，可以用RX4中的“Denoise“插件来处理，”Denoise“是一个非常棒的采样降噪效果器。 先来了解一下“噪音样本”的概念，采样降噪效果器在工作前首先需要让插件学习一小段噪音，作用是让插件理解我们要降低的环境噪音有有什么特点，插件根据这一段噪音样本去识别我们需要处理的声音，而我们在选择噪音样本的的时候，尽可能选择”干净”和”有代表性“的噪音以获得理想的效果，一般1-2秒就够了，也可以在录音时额外录制一小段环境噪音作为噪音样本， 修复步骤：
1，打开”Denoise”效果器界面
2，用”选择工具“从素材中选择一小段环境噪音
3，点击”Leam“按钮让插件学习噪音样本
4，调整”Threshold“（阈值）和”Rection“（减少）参数 ”Threshold“参数用来控制噪音处理的阈值，”Rection“参数用来控制将噪音衰减多少，”Artifact control"参数用则来调整人工噪音的比例，通过“Preview”按钮来试听和调整参数，当参数调整合适后，点击“Process”按年即可完成处理。 “Denoise”效果器在降噪过程中还加入了一定的人工噪音算法，使得经过降噪处理的声音能够听起来更自然，我们的目的只是降低噪音，而不是把噪音完全拿掉，至于衰减多少，需要你自己来取舍，原则是保证噪音被有效降低，并且不会出现明显的失真。 值得一提的是：RX4中的选择工具是一个组合概念，除了时间选择（选一竖条）还可以选择一部分频率（选一小块），甚至还可以自己用鼠标画一个区域，一般情况用常规的时间选择工具选择一竖条噪音样本就可以了，其他几种方式可以自己尝试。
二， 修复削波失真 削波失真通常由于电平过载所产生，所以在录音前，提前规划输入电平调整好话放的增益，留出一定余量很有必要，加一个硬件的压缩器都能够避免削波的产生。如果已经出现一些轻微的削波失真，我们仍然可以通过RX4套装中的”Decilp“插件来修复。 通过观察波形不难发现，演示文件中有多处超过0dB的地方，例如30秒和34秒的地方，声音已经明显出现失真，我们尝试用”Decilp“插件来对其进行修复。 修复步骤： 1，演示文件有多处削波，我们可以选中全部片段 2，打开”Decilp”效果器界面 3，点击“Preview”预览削波所产生的失真是否已经被修复 4，点击“Process”进行处理 ”Threshold“参数用于识别需要修复过载的电平大小，”Makeup Gain“参数的作用是限制修复后的最大电平，类似于限制器。经过修复以后，因为电平过载而产生的削波失真已经被修复了，现在听起来很自然，接下来我们来修复14秒的地方的一个劈啪声。
三， 修复噼啪声 劈啪声产生的原因有很多，声卡和系统卡顿会引起爆音，交流电供电不稳也会引起爆音，出现劈啪声的原因有很多，有了RX4以后这些没有什么大不了的，使用RX4套装中的“ Spectral Repair”效果器，很容易对劈啪声进行修复。需要注意的是：如果你通常使用插件方式来使用RX4，我更建议选择一小块需要处理的地方，使用破坏性编辑的方式进行处理，因为有爆音的地方很固定，这样既不占用资源，也不会插件算法的缘故引发新问题。 修复步骤：
1，选中需要修复劈啪声小片段
2，打开”Spectral Repair”效果器界面
3，先不调整任何参数，点击“Preview”听爆音是否消失
4，如果已经解决，点击“Process”进行处理
5，如果爆音未被修复，更改处理模式再次预览，爆音消失后点击处理 爆音产生原因不同，修复的算法也不一样，使用默认的参数成功将劈啪声完美修复，Spectral Repair插件中的其他几种处理模式就不一一介绍了，在处理实际问题的时候来尝试。用我们的耳朵去判断，以成功修复爆音并且不产生新问题为目标。 至此，演示文件中的这三个问题已被成功修复，对比修复前和修复后的两个演示文件，就会知道RX4到底有多神了，需要提醒大家的是：能在录音前和录音过程中解决的问题尽量在前期解决，后期来修复只是补救措施，如果录了一条全是劈啪声和噪音的素材，就别浪费时间去修复啦，直接扔进回收站吧！
00

分享到：

㈦ MATLAB中RX算法的程序~急用

function [ROUTES,PL,Tau]=ACASP(G,Tau,K,M,S,E,Alpha,Beta,Rho,Q)
%% ---------------------------------------------------------------
% ACASP.m
% 蚁群算法动态寻路算法
% ChengAihua,PLA Information Engineering University,ZhengZhou,China
% Email:[email protected]
% All rights reserved
%% ---------------------------------------------------------------
% 输入参数列表
% G 地形图为01矩阵，如果为1表示障碍物
% Tau 初始信息素矩阵（认为前面的觅食活动中有残留的信息素）
% K 迭代次数（指蚂蚁出动多少波）
% M 蚂蚁个数（每一波蚂蚁有多少个）
% S 起始点（最短路径的起始点）
% E 终止点（最短路径的目的点）
% Alpha 表征信息素重要程度的参数
% Beta 表征启发式因子重要程度的参数
% Rho 信息素蒸发系数
% Q 信息素增加强度系数
%
% 输出参数列表
% ROUTES 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线
% PL 每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度
% Tau 输出动态修正过的信息素
%% --------------------变量初始化----------------------------------
%load
D=G2D(G);
N=size(D,1);%N表示问题的规模（象素个数）
MM=size(G,1);
a=1;%小方格象素的边长
Ex=a*(mod(E,MM)-0.5);%终止点横坐标
if Ex==-0.5
Ex=MM-0.5;
end
Ey=a*(MM+0.5-ceil(E/MM));%终止点纵坐标
Eta=zeros(1,N);%启发式信息，取为至目标点的直线距离的倒数
%下面构造启发式信息矩阵
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);%用细胞结构存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线
PL=zeros(K,M);%用矩阵存储每一代的每一只蚂蚁的爬行路线长度
%% -----------启动K轮蚂蚁觅食活动，每轮派出M只蚂蚁--------------------
for k=1:K
disp(k);
for m=1:M
%% 第一步：状态初始化
W=S;%当前节点初始化为起始点
Path=S;%爬行路线初始化
PLkm=0;%爬行路线长度初始化
TABUkm=ones(1,N);%禁忌表初始化
TABUkm(S)=0;%已经在初始点了，因此要排除
DD=D;%邻接矩阵初始化
%% 第二步：下一步可以前往的节点
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);%可选节点的个数
%% 觅食停止条件：蚂蚁未遇到食物或者陷入死胡同
while W~=E&&Len_LJD>=1
%% 第三步：转轮赌法选择下一步怎么走
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：状态更新和记录
Path=[Path,to_visit];%路径增加
PLkm=PLkm+DD(W,to_visit);%路径长度增加
W=to_visit;%蚂蚁移到下一个节点
for kk=1:N
if TABUkm(kk)==0
DD(W,kk)=inf;
DD(kk,W)=inf;
end
end
TABUkm(W)=0;%已访问过的节点从禁忌表中删除
for j=1:length(DW1)
if TABUkm(DW1(j))==0
DW(j)=inf;
end
end
LJD=find(DW
Len_LJD=length(LJD);%可选节点的个数
end
%% 第五步：记下每一代每一只蚂蚁的觅食路线和路线长度
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;%跳数
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;%信息素挥发一部分，新增加一部分
end
%% ---------------------------绘图--------------------------------
plotif=1;%是否绘图的控制参数
if plotif==1
%绘收敛曲线
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('收敛曲线（平均路径长度和最小路径长度）');
xlabel('迭代次数');
ylabel('路径长度');
%绘爬行图
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;%绘各代蚂蚁爬行图
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
将上述算法应用于机器人路径规划，优化效果如下图所示

㈧ 健身中的RX什么意思

健身中的RX是教练体能测试讲解的意思。

健身是一种体育项目，如各种徒手健美操、韵律操、形体操以及各种自抗力动作，体操可以增强力量、柔韧性，增加耐力，提高协调，控制身体各部分的能力，从而使身体强健。要达到缓解压力的目的，至少一周锻炼3次。

(8)RX算法讲解扩展阅读：

身运动可以采用各种徒手练习，如各种徒手健美操、韵律操、形体操以及各种自抗力动作。也可以采用各种不同的运动器械进行各种练习，如哑铃、杠铃、壶铃等举重器械，单杠、双杠、绳、杆等体操器械，以及弹簧拉力器、滑轮拉力器、橡筋带和各种特制的综合力量练习架等力量训练器械，还有功率自行车、台阶器、平跑机、划船器等有氧训练器材。

健身运动的动作方式是多种多样的，既有成套的各种徒手健美体操；也有球、棒等轻器械体操，这些主要用于女子健美训练，借以减肥和改善体形体态，提高灵活性，增强韵律感；更有许多能发达身体各部位肌肉的举重练习动作和其它动作。这些动作主要用于男女强壮体魄、发达肌肉，也用于男女健美训练。

㈨ 数字能量学的计算方法

数字能量学分为八大磁场请看下图

吉星磁场：

1、天医土：正财，正桃花， 文笔好，聪明，善良，崇高地位，多表现为阳性。

13（极阳），68（中阳），94（弱阳），72（弱阴）

2、延年金：领导者，作风强势，老大心态，大男子主义，多表现为阳性。

19（极阳），87（中阳），43（弱阳），26（弱阴）

3、生气木：贵人，名声，快乐，活泼，开心，随缘，多表现为阳性。

14（极阳），67（中阳），93（弱阳），82（弱阴）

凶星磁场：

1、绝命金：性格极端，情绪化，冲动，脾气差，不圆融。多表现为阴性。

12（极阴），69（中阴），84（弱阴），73（弱阳）

2、五鬼火：假象，个性阴沉，内心脆弱，常走极端，易憎恨他人，多表现为阴性。

18（极阴），97（中阴），63（弱阴），24（弱阳）

3、六煞水：忧郁，优柔寡断，情感，易退缩，空虚，多表现为阴性。

16（极阴），74（中阴），38（弱阴），92（弱阳）

4、祸害土：小人，内心脆弱，逞强，脾气差，暴躁，冲动，多表现为阴性。

17（极阴），98（中阴），64（弱阴），32（弱阳）

㈩ 健身房rx和pos是什么意思

RX是教练体能测试讲解的意思。pos指的是一个全新的私教销售模式，健身房销售私教课都是在新会员办理完会员卡后，私教回找会籍要会员电话以便于进行沟通，以及预约时间体验私教课程。

在言必称欧美的中国健身圈，POS（Present Order Sales）从2010年左右被引入国内到现在，都没有统一的中文讲法，大体上可以翻译成“当场开单”或“现单销售”，就是在用户办卡当天就力争促成其再次花钱买私教课。

这种销售方式的背后逻辑很简单，抓的就是用户在办卡之后好好锻炼的“热血期”。根据健身房运营的经验，通常这种热情快的两三天，多的一两周就会消失殆尽。因此，想要让用户购买私教课，在会籍卡办完的头一个星期甚至当天，就是最好的机会。

相关如下：

随着经济收入的增长，人们对于日常消费的需求从吃喝玩乐转为健康和运动，这是与国际趋势一致的。对于这些年来健身行业的快速发展，整个健身行业以健身房为中心的产业化发展已经迅速接近于美国等发达国家的水平。

国家体育总局发布的《健身教练职业发展研究报告》显示，在健身房中从事健身教练的人群中，只有42%是来自体育专业毕业生，大部分的人只是经过1到3个月的培训取得相关职业证书。健身是好事，但要根据自己的业余时间、通勤距离、兴趣爱好及身体素质来制订适合的健身计划，而不要被一时流行的消费观所绑架。