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     广播科技

    滤波器是对波进行过滤的器件,是一种让某一频带内信号通过,同时又阻止这一频带外信号通过的电路。

    滤波器主要有低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器三种,按照电路工作原理又可分为无源和有源滤波器两大类。本文主要对低通、高通还有带通三种滤波器做以下简单的介绍,希望电子爱好者的朋友们看完有一点小小的收获。

    电感阻止高频信号通过而允许低频信号通过,电容的特性却相反。信号能够通过电感的滤波器、或者通过电容连接到地的滤波器对于低频信号的衰减要比高频信号小,称为低通滤波器。

    低通滤波器原理很简单,它就是利用电容通高频阻低频、电感通低频阻高频的原理。对于需要截止的高频,利用电容吸收电感、阻碍的方法不使它通过;对于需要放行的低频,利用电容高阻、电感低阻的特点让它通过。

    最简单的低通滤波器由电阻和电容元件构成,如下图。该低通滤波器的作用是让低于转折频率f。的低频段信号通过, 而将高于转折频率f。的信号去掉。

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    RC无源低通滤波器

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    RC无源低通滤波器的幅频特性曲线

    这一低通滤波器的工作原理是这样:当输入信号Vin中频率低于转折频率f。的信号加到电路中时,由于C的容抗很大而无分流作用,所以这一低频信号经R输出。当Vin中频率高于转折频率f。时,因C的容抗已很小,故通过R的高频信号由C分流到地而无输出,达到低通的目的。这一RC低通滤波器的转折频率f。由下式决定:

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    低通滤波器除这种RC电路外,还可以是LC等电路形式。

    最简单的高通滤波器是“一阶高通滤波器”,它的的特性一般用一阶线性微分方程表示,它的左边与一阶低通滤波器完全相同,仅右边是激励源的导数而不是激励源本身。当较低的频率通过该系统时,没有或几乎没有什么输出,而当较高的频率通过该系统时,将会受到较小的衰减。

    实际上,对于极高的频率而言,电容器相当于“短路”一样,这些频率,基本上都可以在电阻两端获得输出。换言之,这个系统适宜于通过高频率而对低频率有较大的阻碍作用,是一个最简单的“高通滤波器”,如下图。

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    RC元件构成的高通滤波器

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    RC高通滤波器的幅频特性曲线

    这一电路的工作原理是这样:当频率低于f。的信号输入这一滤波器时,由于C1的容抗很大而受到阻止,输出减小,且频率愈低输出愈小。当频率高于f。的信号输入这一滤波器时,由于C1容抗已很小,故对信号无衰减作用,这样该滤波器具有让高频信号通过,阻止低频信号的作用。这一电路的转折频率f。由下式决定:

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    高通滤波器除可以用元件外,还可以用LC构成。

    带通滤波器是一种仅允许特定频率通过,同时对其余频率的信号进行有效抑制的电路。由于它对信号具有选择性,故而被广泛地应用现在电子设计中。比如RLC振荡回路就是一个模拟带通滤波器。带通滤波器是指能通过某一频率范围内的频率分量、但将其他范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器,与带阻滤波器的概念相对。

    带通滤波器的作用

    一个理想的带通滤波器应该有一个完全平坦的通带,在通带内没有放大或者衰减。实际上,并不存在理想的带通滤波器。滤波器并不能够将期望频率范围外的所有频率完全衰减掉,尤其是在所要的通带外还有一个被衰减但是没有被隔离的范围。这通常称为滤波器的滚降现象,并且使用每十倍频的衰减幅度的dB数来表示。

    通常,滤波器的设计尽量保证滚降范围越窄越好,这样滤波器的性能就与设计更加接近。然而,随着滚降范围越来越小,通带就变得不再平坦,开始出现“波纹”。这种现象在通带的边缘处尤其明显,这种效应称为吉布斯现象。

              来源:EDA365电子论坛

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  • 人脸识别十个关键技术组成及原理

    万次阅读 多人点赞 2018-08-02 14:36:43
    人脸识别技术已成为纳入研发参考、给人们带来高质量生活又一科技解决途径。日常生活中,人脸识别应用已经常见,那么你知道它是如何做到如此智能吗?下面,我们就带大家了解人脸识别涉及十个关键技术。 1、...

    人脸识别技术已成为纳入研发参考的、给人们带来高质量生活的又一科技解决途径。日常生活中,人脸识别的应用已经常见,那么你知道它是如何做到如此智能吗?下面,我们就带大家了解人脸识别涉及的十个关键技术。

    1、人脸检测(Face Detection):是检测出图像中人脸所在位置的一项技术

    人脸检测算法的输入是一张图片,输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下,输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形,但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形,或者是带旋转方向的矩形。

    常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程,即算法在图像范围内扫描,再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中,我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“最小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。

    这里写图片描述

    2、人脸配准(Face Alignment):是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术

    人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”,输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值,可以根据不同的语义来定义(常见的有5点、68点、90点等等)。

    当前效果的较好的一些人脸配准技术,基本通过深度学习框架实现,这些方法都是基于人脸检测的坐标框,按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来,缩放的固定尺寸,然后进行关键点位置的计算。因此,若不计入图像缩放过程的耗时,人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外,相对于人脸检测,或者是后面将提到的人脸提特征过程,人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

    这里写图片描述

    人脸配准结果举例(右图中的绿色点位人脸配准结果)

    3、人脸属性识别(Face Attribute):是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术

    一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”,输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐(旋转、缩放、扣取等操作后,将人脸调整到预定的大小和形态),然后进行属性分析。

    常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程,即人脸属性识别只是对一类算法的统称,性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但最新的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。

    这里写图片描述

    人脸属性识别过程(最右侧文字为属性识别结果)

    4、人脸提特征(Face Feature Extraction):是将一张人脸图像转化为一串固定长度的数值的过程

    这个数值串被称为“人脸特征(Face Feature)”,具有表征这个人脸特点的能力。

    人脸提特征过程的输入也是 “一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”,输出是人脸相应的一个数值串(特征)。人脸提特征算法都会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐预定模式,然后计算特征。

    近几年来,深度学习方法基本统治了人脸提特征算法,这些算法都是固定时长的算法。早前的人脸提特征模型都较大,速度慢,仅使用于后台服务。但最新的一些研究,可以在基本保证算法效果的前提下,将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。

    这里写图片描述

    人脸提特征过程(最右侧数值串为“人脸特征”)

    5、人脸比对(Face Compare):是衡量两个人脸之间相似度的算法

    人脸比对算法的输入是两个人脸特征(注:人脸特征由前面的人脸提特征算法获得),输出是两个特征之间的相似度。人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程,单次的人脸比对耗时极短,几乎可以忽略。

    基于人脸比对可衍生出人脸验证(Face Verification)、人脸识别(Face Recognition)、人脸检索(Face Retrieval)、人脸聚类(Face Cluster)等算法。

    这里写图片描述

    人脸对比过程(右侧的相似度为人脸比对输出的结果)

    6、人脸验证(Face Verification):是判定两个人脸图是否为同一人的算法

    它的输入是两个人脸特征,通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度,通过与预设的阈值比较来验证这两个人脸特征是否属于同一人(即相似度大于阈值,为同一人;小于阈值为不同)。

    这里写图片描述

    人脸验证过程说明(最右侧“是同一人”为人脸验证的输出)

    7、人脸识别(Face Recognition):是识别出输入人脸图对应身份的算法

    它的输入一个人脸特征,通过和注册在库中N个身份对应的特征进行逐个比对,找出“一个”与输入特征相似度最高的特征。将这个最高相似度值和预设的阈值相比较,如果大于阈值,则返回该特征对应的身份,否则返回“不在库中”。

    这里写图片描述

    人脸识别过程(右侧身份“jason”为人脸识别结果)

    8、人脸检索:是查找和输入人脸相似的人脸序列的算法

    人脸检索通过将输入的人脸和一个集合中的说有人脸进行比对,根据比对后的相似度对集合中的人脸进行排序。根据相似度从高到低排序的人脸序列即使人脸检索的结果。

    这里写图片描述

    人脸检索过程(右侧绿框内排序序列为检索结果)

    9、人脸聚类(Face Cluster):是将一个集合内的人脸根据身份进行分组的算法

    人脸聚类也通过将集合内所有的人脸两两之间做人脸比对,再根据这些相似度值进行分析,将属于同一个身份的人划分到一个组里。

    在没有进行人工身份标注前,只知道分到一个组的人脸是属于同一个身份,但不知道确切身份。另外假设集合中有N个人脸,那么人脸聚类的算法复杂度为O(N2)

    这里写图片描述

    人脸聚类过程(右侧绿框内按身份的分组结果为聚类结果)

    10、人脸活体(Face Liveness):是判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体(照片、视频等)的方法

    和前面所提到的人脸技术相比,人脸活体不是一个单纯算法,而是一个问题的解法。这个解法将用户交互和算法紧密结合,不同的交互方式对应于完全不同的算法。鉴于方法的种类过于繁多,这里只介绍“人脸活体”的概念,不再展开。

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    来源:极链科技

    作者:周哲

    所谓“异步” ,简单说就是一个任务分成两段,先执行第一段,然后转而执行其他任务,等做好了准备,再回过头执行第二段。比如,有一个任务是读取文件进行处理,异步的执行过程就是下面这样。

    常见的浏览器无响应(假死),往往就是因为某一段 Javascript 代码长时间运行(比如死循环),导致整个页面卡在这个地方,其他任务无法执行。

    为了解决这个问题,Javascript 语言将任务的执行模式分成两种:同步( Synchronous )和异步( Asynchronous )。

     

    异步编程原理

    JavaScript 引擎负责解析,执行 JavaScript 代码,但它并不能单独运行,通常都得有一个宿主环境,一般如浏览器或 Node 服务器,前文说到的单线程是指在这些宿主环境创建单一线程,提供一种机制,调用 JavaScript 引擎完成多个 JavaScript 代码块的调度,这种机制就称为事件循环( Event Loop )。

    关于事件循环流程分解如下:

    1. 宿主环境为JavaScript 创建线程时,会创建堆 (heap) 和栈 (stack) ,堆内存储 JavaScript 对象,栈内存储执行上下文;
    2. 栈内执行上下文的同步任务按序执行,执行完即退栈,而当异步任务执行时,该异步任务进入等待状态(不入栈),同时通知线程:当触发该事件时(或该异步操作响应返回时),需向消息队列插入一个事件消息;
    3. 当事件触发或响应返回时,线程向消息队列插入该事件消息(包含事件及回调);
    4. 当栈内同步任务执行完毕后,线程从消息队列取出一个事件消息,其对应异步任务(函数)入栈,执行回调函数,如果未绑定回调,这个消息会被丢弃,执行完任务后退栈;
    5. 当线程空闲(即执行栈清空)时继续拉取消息队列下一轮消息(next tick ,事件循环流转一次称为一次 tick )。

     

    很多的队列先后按顺序执行任务就形成了 Event

    异步编程实现

    1 :回调函数

    优点:简单、容易理解和部署。

    缺点:不利于代码的阅读和维护,各个部分之间高度耦合( Coupling ),流程会很混乱。

    2 : Promise 对象

    一个 promise 可能有三种状态:等待( pending )、已完成( fulfilled )、已拒绝( rejected ) ;

     

    resolve ,接受一个成功值,传递给绑定的 fulfilled 回调函数中。主要工作是将当前状态变为 fulfilled 状态,同时调用绑定的 fulfilled 回调函数。

    reject ,接受一个失败信息,传递给绑定的 rejected 回调函数中。主要工作是将当前状态变为 rejected 状态,同时调用绑定的 rejected 回调函数。

    then 方法返回一个 Promise 。它有两个参数,分别为 Promise 在成功和失败情况下的回调函数。

    语法:

     

     

    概括来说 promise 是对异步的执行结果的描述对象。

    3 : Generator

    Generator 函数是 ES6 提供的一种异步编程解决方案 ,允许函数的暂停和恢复。

    异步任务的封装:

     

    整个过程类似于,浏览器遇到标识符 * 之后,就明白这个函数是生成器函数,一旦遇到 yield 标识符,就会将以后的函数放入此异步函数之内,待异步返回结果后再进行执行。

    更深一步,从内存上来讲:

    普通函数在被调用时,JS 引擎会创建一个栈帧,在里面准备好局部变量、函数参数、临时值、代码执行的位置(也就是说这个函数的第一行对应到代码区里的第几行机器码),在当前栈帧里设置好返回位置,然后将新帧压入栈顶。待函数执行结束后,这个栈帧将被弹出栈然后销毁,返回值会被传给上一个栈帧。

    当执行到 yield 语句时, Generator 的栈帧同样会被弹出栈外,但 Generator 在这里耍了个花招 —— 它在堆里保存了栈帧的引用(或拷贝)!这样当 it.next 方法被调用时, JS 引擎便不会重新创建一个栈帧,而是把堆里的栈帧直接入栈。因为栈帧里保存了函数执行所需的全部上下文以及当前执行的位置,所以当这一切都被恢复如初之时,就好像程序从原本暂停的地方继续向前执行了。

    而因为每次 yield 和 it.next 都对应一次出栈和入栈,所以可以直接利用已有的栈机制,实现值的传出和传入。

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    莫名其妙被诶辞职,在干了2个月后。Android部门做虽然有事先通风,但是我没有想到这一天会来的那么快。今天中午收到消息说我们这个组要被砍掉,因为公司要准备解散了,首先拿我们开刀,也就是裁人,下午接着就进行谈话,谈了赔偿等相关事宜,然后就准备交接工作,忙了一下午。我人生第一次经历公司解散的,这个经历有点奇妙,还以为我会炒老板鱿鱼,没想到竟然是老板先炒了我鱿鱼。第一次失业的我,有点迷茫,虽然今年找工作不容易,但是我会尽量加油的。(早知道选大厂了,真后悔没听朋友的)

    第二个offer是阿里
    在经历上一次打击之后,我选择了一个较大的企业阿里巴巴。本以为能在这里干下去的却没想因为和组里大家观念不同,以及和领导之间的矛盾没有处理好,我自己提了离职。本以为一身才华能发光发亮结果四处碰壁,真的是太难了。

    下一个目标,字节跳动

    职位描述
    1 、负责负责字节跳动互娱的 Android 手机软件的开发及设计,包括但不限于抖音等产品的研发;
    2 、根据产品的需求进行 Android 产品的开发,对相关模块做重构和优化;
    3 、对 Android 平台开发技术进行研究,定位和解决一些技术上的疑难问题;
    4 、根据项目需求进行学习并快速掌握技巧,有良好的沟通力和协作能力加强团队的建设。

    职位要求
    1 、本科及以上计算机相关专业毕业,至少两年以上 Android 开发经验;
    2 、熟练掌握 git,熟练掌握 android studio 开发工具及各种性能调优;
    3 、熟悉 Android 平台的开发技术,如 UI,网络,性能和内存优化等;
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    感觉挺适合我,花了1个月做准备,面试上了这次字节跳动——抖音方向!年薪45w+15薪,待遇也挺好就是太远我现在在北京,工作的地方再杭州又得搬家了!这次祝我好运吧!

    五、面试前复习

    一、Flutter
    二、Android Framework
    三、抖音的话NDK这块
    四、面试题必刷

    最后

    对于很多初中级Android工程师而言,想要提升技能,往往是自己摸索成长。而不成体系的学习效果低效漫长且无助。时间久了,付出巨大的时间成本和努力,没有看到应有的效果,会气馁是再正常不过的。

    所以学习一定要找到最适合自己的方式,有一个思路方法,不然不止浪费时间,更可能把未来发展都一起耽误了。

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