Welcome to tyron's blog
常将有日思无日，莫把无时当有时-
audio系统中，WAV和PCM的关系和区别
wav是一种无损的音频文件格式，WAV符合 PIFF(Resource Interchange File Format)规范。 所有的WAV都有一个文件头，这个文件头音频流的编码参数。 WAV对音频流的编码没有硬性规定，除了PCM之外，还有几乎所有支持ACM规范的编码都可以为WAV的音频流进行编码。 缺点：体积十分大！
PCM（Pulse Code Modulation—-脉码调制录音)。 所谓PCM录音就是将声音等模拟信号变成符号化的脉冲列，再予以记录。 PCM信号是由“1”、“0”等符号构成的数字信号，而未经过任何编码和压缩处理。 与模拟信号比，它不易受传送系统的杂波及失真的影响。动态范围宽，可得到音质相当好的影响效果。
简单来说：wav是一种无损的音频文件格式，pcm是没有压缩的编码方式。
WAV可以使用多种音频编码来压缩其音频流，不过我们常见的都是音频流被PCM编码处理的WAV，但这不表示WAV只能使用PCM编码，MP3编码同样也可以运用在WAV中。 基于PCM编码的WAV被作为了一种中介的格式，常常使用在其他编码的相互转换之中，例如MP3转换成WMA。
简单来说：pcm是无损wav文件中音频数据的一种编码方式，但wav还可以用其它方式编码。
wav文件格式
在文件的前44字节放置标头(header)，使播放器或编辑器能够简单掌握文件的基本信息，其内容以区块(chunk)为最小单位，每一区块长度为4字节。
将录音写成wav格式的文件
// 将录音文件保存为wav格式，这需要手动填充wav的文件头信息 private RandomAccessFile fopen(String path) throws IOException { File f = new File(path); if (f.exists()) { f.delete(); } else { File parentDir = f.getParentFile(); if (!parentDir.exists()) { parentDir.mkdirs(); } } RandomAccessFile file = new RandomAccessFile(f, "rw"); // 16K、16bit、单声道 /* RIFF header */ file.writeBytes("RIFF"); // riff id file.writeInt(0); // riff chunk size *PLACEHOLDER* file.writeBytes("WAVE"); // wave type /* fmt chunk */ file.writeBytes("fmt "); // fmt id file.writeInt(Integer.reverseBytes(16)); // fmt chunk size file.writeShort(Short.reverseBytes((short) 1)); // format: 1(PCM) file.writeShort(Short.reverseBytes((short) 1)); // channels: 1 file.writeInt(Integer.reverseBytes(16000)); // samples per second file.writeInt(Integer.reverseBytes((int) (1 * 16000 * 16 / 8))); // BPSecond file.writeShort(Short.reverseBytes((short) (1 * 16 / 8))); // BPSample file.writeShort(Short.reverseBytes((short) (1 * 16))); // bPSample /* data chunk */ file.writeBytes("data"); // data id file.writeInt(0); // data chunk size *PLACEHOLDER* Log.d(TAG, "wav path: " + path); return file; } private void fwrite(RandomAccessFile file, byte[] data, int offset, int size) throws IOException { file.write(data, offset, size); Log.d(TAG, "fwrite: " + size); } private void fclose(RandomAccessFile file) throws IOException { try { file.seek(4); // riff chunk size file.writeInt(Integer.reverseBytes((int) (file.length() - 8))); file.seek(40); // data chunk size file.writeInt(Integer.reverseBytes((int) (file.length() - 44))); Log.d(TAG, "wav size: " + file.length()); } finally { file.close(); } }wav转pcm
# 将文件头去掉，数据转成int型即可 import numpy as np def wav2pcm(wavfile, pcmfile, data_type=np.int16): f = open(wavfile, "rb") f.seek(0) f.read(44) data = np.fromfile(f, dtype= data_type) data.tofile(pcmfile)pcm转wav
# 利用wave库，添加通道信息、采样位数、采样率等信息作为文件头，pcm数据直接写入即可 import wave def pcm2wav(pcm_file, wav_file, channels=1, bits=16, sample_rate=16000): pcmf = open(pcm_file, 'rb') pcmdata = pcmf.read() pcmf.close() if bits % 8 != 0: raise ValueError("bits % 8 must == 0. now bits:" + str(bits)) wavfile = wave.open(wav_file, 'wb') wavfile.setnchannels(channels) wavfile.setsampwidth(bits // 8) wavfile.setframerate(sample_rate) wavfile.writeframes(pcmdata) wavfile.close()
-
audio系统中，AAC-LC是什么
AAC-LC 是一个音频编码标准，它是 Advanced Audio Coding (AAC) 的一个配置文件（Profile），全称为 AAC Low Complexity，意为 低复杂度AAC。
核心信息
- 标准： AAC-LC 是 ISO/IEC 13818-7（MPEG-2）和 ISO/IEC 14496-3（MPEG-4）标准的一部分，是一种有损数字音频压缩的编码格式。
- 定位： 它是 AAC 的基本配置文件，也是最常用和支持最广泛的版本。
- 性能：
- 高音质，低码率： AAC-LC 旨在取代 MP3 格式，在相同比特率下，它的音质通常优于 MP3。在较低的比特率下也能提供出色的音频质量。
- 低复杂度： “Low Complexity”（低复杂度）意味着它对解码设备的计算要求较低，因此广泛应用于移动设备、便携式音乐播放器和流媒体服务。
- 用途： 广泛用于音乐分发和数字广播，例如：
- Apple 的 iPod、iTunes、QuickTime 和 Apple Music。
- YouTube 流媒体服务。
- 各种手机、便携式音乐播放器和车载收音机。
- 数字电视广播（如日本的 ISDB）。
AAC 家族的其他成员
AAC 标准还有其他变体，它们在压缩效率、复杂度和延迟方面有所不同：
- HE-AAC (High Efficiency AAC，也称作 AAC+)：
- 它在 AAC-LC 的基础上结合了 SBR (Spectral Band Replication，频带复制) 技术，能够在极低的比特率下保持较好的音质，常用于移动应用和带宽有限的流媒体。
- HE-AAC v2：
- 在 HE-AAC 的基础上增加了 PS (Parametric Stereo，参数立体声) 技术，能以更低的比特率实现立体声效果。
- AAC-LD (Low Delay，低延迟)：
- 针对实时双向通信（如视频通话）设计，牺牲了部分压缩效率来换取极低的编解码延迟。
- AAC-Main (Main Profile)：
- AAC 最初的主配置文件，虽然压缩效率略高于 AAC-LC，但计算复杂度也更高，普及程度不如 AAC-LC。
简单来说，AAC-LC 是目前最主流和兼容性最好的 AAC 格式，是高品质音频压缩的基石。
-
audio系统中，为什么要进行SRC采样率变换
在音频系统中，进行采样率转换（SRC）的主要原因是为了确保不同来源的音频信号能够在统一的采样率下进行处理和输出。这一过程对于音频系统的兼容性、同步性和音质保持至关重要。 以下是对这一问题的详细分析:
-
统一采样率以实现兼容性 在音频系统中,不同设备或音频源可能使用不同的采样率。例如,CD音频通常使用44.1kHz的采样率,而某些设备可能使用48kHz的采样率。 如果这些音频信号直接混合或处理,可能会导致信号失真或无法正确播放。因此,通过采样率转换(SRC)将所有音频信号转换为统一的采样率(如48kHz),可以确保 所有音频信号在混合和处理过程中保持一致。
-
防止音调失真和保持同步 不同采样率的音频信号在混合时可能会导致音调失真或相位失真。通过采样率转换,可以确保所有音频信号在相同的采样率下进行处理,从而避免因采样率不一致导致的音质问题。此外,采样率转换还可以帮助系统保持同步,特别是在多设备或多音频源共存的环境中。
-
提高音频处理的灵活性和兼容性 在音频制作和播放过程中,不同设备和平台可能使用不同的采样率。例如,数字音频工作站(DAW)可能使用高采样率(如96kHz或192kHz)进行录制和编辑,但最终输出到CD或视频时可能需要转换为44.1kHz或48 kHz的采样率。采样率转换使得音频文件可以在不同设备和平台之间进行转换,从而提高音频处理的灵活性和兼容性。
-
减少混叠伪影和提高音质 在采样率转换过程中,适当的采样率转换算法可以减少混叠伪影和信号失真。例如,通过插值或降采样技术,可以保持音频信号的完整性,同时减少高频失真和噪声。高质量的采样率转换器(SRC)可以提供高保真度的音频输出,从而提高整体音质。
-
支持异步采样率转换 在某些情况下,音频系统可能需要在不同采样率之间进行异步转换。例如,异步采样率转换器(SRC)可以在不同采样率之间进行转换,而无需同步时钟信号,从而提高系统的灵活性和稳定性。这种异步转换方式可以减少抖动和时钟漂移的影响,从而提高音频信号的稳定性和可靠性。
-
硬件和软件实现的考虑 采样率转换可以在硬件或软件中实现。
硬件采样率转换器(SRC)通常具有更高的处理速度和更低的延迟,适合实时音频处理。
而软件采样率转换虽然灵活性高,但可能在实时处理中存在性能瓶颈。
因此,选择合适的采样率转换方法和算法对于音频系统的性能和音质至关重要。
结论
在音频系统中,进行采样率转换(SRC)的主要目的是为了确保不同来源的音频信号能够在统一的采样率下进行处理和输出,从而提高音频系统的兼容性、同步性和音质。
通过采样率转换,可以避免因采样率不一致导致的音质问题,并提高音频处理的灵活性和兼容性。
因此,采样率转换在现代音频系统中具有重要的应用价值。
-
-
srec/hex/bin等烧录文件格式完全解读（转）
1.SRecord
- IntelHex
pip install intelhex- bincopy
pip install bincopy- 其他的
BIN2MOT(), BINARY to Motorola S-Record file converter utility.(http://www.keil.com/download/docs/4.asp)
SRecordizer is a tool for viewing, editing, and error checking S19 format files.(http://srecordizer.codeplex.com/)
binex - a converter between Intel HEX and binary for Windows.(http://www.nlsw.nl/software/)
libgis, open source C library that converts Intel HEX, Motorola S-Record, Atmel Generic files.(https://github.com/vsergeev/libGIS)
kk_srec is a C library and program for reading the SREC format.(https://github.com/arkku/srec)
-
vscode c语言不能跳转到definition
vscode使用c/c++插件，发现
[1] 右键没有Go To Definition
解决办法： File->Preferences->Settings
搜索“intelli Sense Engine”。
如果C_CPP: Intelli Sense Engine的值是Disabled，则下拉选择default。
退出设置界面或vscode，重新打开。
[2] 有跳转到definition，实际上不能跳转
visual studio code中，c/c++插件重启，提示 “Unable to resolve configuration with compilerPath “/usr/local/bin/gcc”. Using “cl.exe” instead.”，
解决办法：
在VSCode中按下 Ctrl+Shift+P，
输入并选择 C/C++: Edit Configurations (UI)
然后，检查并配置正确的compiler，windows下为cl.exe，linux下为gcc。
-
高速信号pcb仿真软件大对比（优缺点、学习、使用难度）
2025-05-29David- 1. Cadence Sigrity
- 2. ANSYS HFSS & SIwave
- 3. Keysight ADS (Advanced Design System)
- 4. Mentor HyperLynx（现为Siemens EDA）
- 5. Altair PollEx（原PollEx SI）
- 6. Polar Si9000e
- 总结对比表
- 选择建议
- 学习资源：
高速信号PCB仿真软件是电子设计自动化（EDA）工具的重要组成部分，主要用于分析信号完整性（SI）、电源完整性（PI）、电磁兼容性（EMC）等问题。以下是几款主流高速信号仿真软件及其优缺点、学习与使用难度的对比分析：
1. Cadence Sigrity
特点：
- 集成于Cadence Allegro PCB设计平台，支持从布局到仿真的全流程。
- 功能覆盖信号完整性（SI）、电源完整性（PI）、热分析、3D电磁场仿真等。
- 支持时域（TDR）和频域（S参数）分析，适合复杂高速设计（如DDR、PCIe、USB等）。
优点：
- 与Allegro无缝集成，适合Cadence生态用户。
- 仿真精度高，支持多物理场耦合分析。
- 提供丰富的后处理工具和自动化脚本（如PowerSI、Clarity）。
缺点：
- 学习曲线陡峭，需熟悉Cadence工具链。
- 价格昂贵，适合企业级用户。
学习难度：
- 高，需掌握PCB设计基础、电磁场理论及脚本编写能力。
- 官方提供详细文档和培训课程，但资源分散。
2. ANSYS HFSS & SIwave
特点：
- HFSS：基于有限元法（FEM）的3D电磁场仿真工具，擅长高频结构（如连接器、天线）的精确建模。
- SIwave：专注于PCB和封装的电源/信号完整性分析，支持频域仿真和谐振分析。
优点：
- HFSS的电磁场仿真精度业界领先，适合毫米波、射频等高频场景。
- SIwave与HFSS可协同工作，支持复杂PCB的PI/SI联合仿真。
- 多物理场耦合能力（如热-电联合分析）。
缺点：
- 计算资源消耗大，仿真速度较慢。
- 界面复杂，操作流程繁琐。
学习难度：
- 极高，需深入理解电磁场理论和数值算法。
- 官方提供系统化培训，但入门周期长。
3. Keysight ADS (Advanced Design System)
特点：
- 专注于高频/射频电路设计，支持时域和频域混合仿真。
- 提供强大的电路级和系统级分析（如SerDes、射频前端）。
优点：
- 仿真速度快，适合快速迭代设计。
- 支持与第三方工具（如示波器、矢量网络分析仪）的数据交互。
- 提供丰富的模型库（如IBIS-AMI、S参数模型）。
缺点：
- 对PCB布局的细节支持较弱，需结合其他工具完成全流程设计。
- 价格较高，主要面向通信和射频领域。
学习难度：
- 中高，需熟悉射频电路设计和频域分析。
- 界面逻辑清晰，但功能模块复杂。
4. Mentor HyperLynx（现为Siemens EDA）
特点：
- 集成于Siemens Xpedition/PADS工具链，支持SI/PI/EMC分析。
- 提供预布局（Pre-Layout）和后布局（Post-Layout）仿真功能。
优点：
- 操作简单，适合中小型项目快速验证。
- 内置向导工具（如串扰分析、端接优化），降低用户门槛。
- 性价比高，适合中小企业和教育用户。
缺点：
- 3D电磁场仿真能力较弱，高频精度有限。
- 复杂设计（如多板系统）支持不足。
学习难度：
- 低到中等，界面友好，适合初学者。
- 官方提供大量案例和教程。
5. Altair PollEx（原PollEx SI）
特点：
- 专注于PCB信号完整性和电源完整性分析。
- 支持与Altair其他工具（如Feko）的协同仿真。
优点：
- 轻量化，仿真速度快，适合早期设计验证。
- 支持自动化脚本（Python）和参数化分析。
缺点：
- 功能相对单一，复杂场景需依赖其他工具。
- 用户群体较小，社区资源有限。
学习难度：
- 中等，需熟悉PCB设计流程和基础SI理论。
6. Polar Si9000e
特点：
- 专注于传输线阻抗计算，适合快速估算叠层参数。
优点：
- 简单易用，5分钟即可完成阻抗匹配设计。
- 价格低廉，适合个人或小团队。
缺点：
- 功能单一，仅支持基础阻抗计算，无法进行全链路仿真。
学习难度：
- 极低，无需专业知识。
总结对比表
软件 适用场景 优点 缺点 学习难度 Cadence Sigrity 企业级高速设计 高精度、全流程集成 昂贵、学习曲线陡峭 高 ANSYS HFSS 高频/射频、复杂3D结构 电磁场仿真精度最高 计算慢、操作复杂 极高 Keysight ADS 射频/通信系统 快速迭代、丰富模型库 PCB布局支持弱 中高 HyperLynx 中小型项目、教育用途 易用、性价比高 高频精度有限 低 Altair PollEx 早期设计验证 轻量化、自动化脚本支持 功能单一 中 Polar Si9000e 基础阻抗计算 简单、低成本 功能有限 极低 选择建议
企业级用户：优先选择 Cadence Sigrity 或 ANSYS，功能全面且精度高。 中小型公司/教育用户：HyperLynx 或 Keysight ADS 性价比和易用性更优。 个人/快速验证：Polar Si9000e 或免费工具（如Qucs、kicad）。 高频/射频设计：ANSYS HFSS 或 Keysight ADS 是行业标准。
学习资源：
官方文档和培训课程（如Cadence Learning、ANSYS Learning Hub）。 社区论坛（如EDA365、Stack Exchange）。 书籍推荐：《信号完整性与电源完整性分析》（Eric Bogatin）。 最终选择需结合项目需求（精度、速度、成本）及团队技术背景。