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  • Android开发监听手机来电

    千次阅读 2014-07-22 13:00:48
    Android开发获取手机SIM卡信息 程序运行结果: log_phone文件: 应用实例: package com.jph.monitorphone; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream...

          TelephonyManager是一个管理手机通话状态、电话网络信息的服务类,该类提供了大量的getXxx(),方法获取电话网络的相关信息。关于TelephonyManager的详解可以参照:Android开发之获取手机SIM卡信息

    程序运行结果:


    log_phone文件:


    应用实例:


    package com.jph.monitorphone;
    
    import java.io.FileNotFoundException;
    import java.io.FileOutputStream;
    import java.io.PrintStream;
    import java.text.SimpleDateFormat;
    import java.util.Date;
    import android.os.Bundle;
    import android.app.Activity;
    import android.content.Context;
    import android.telephony.PhoneStateListener;
    import android.telephony.TelephonyManager;
    /**
     * Describe:</br>
     * 监视手机来电
     * 本实例实现了监视当前手机的来电状态,
     * 并将来电与接听纪录写入log_phone文件中
     * @author jph
     * Date:2014.07.22
     * */
    public class MonitorPhone extends Activity {
    	TelephonyManager tManager;
    	private String incomingNumber;
    	@Override
    	protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    		super.onCreate(savedInstanceState);
    		setContentView(R.layout.main);
    		//获取系统的TelephonyManager对象
    		tManager=(TelephonyManager) getSystemService(Context.TELEPHONY_SERVICE);
    		//创建一个通话状态监听器
    		PhoneStateListener pListener=new PhoneStateListener(){
    			@Override
    			public void onCallStateChanged(int state, String number) {
    				// TODO Auto-generated method stub
    				switch (state) {
    				case TelephonyManager.CALL_STATE_IDLE://无任何状态					
    					break;
    				case TelephonyManager.CALL_STATE_OFFHOOK://接听来电	
    					writeFile(state,number);
    					break;
    				case TelephonyManager.CALL_STATE_RINGING://来电	
    					incomingNumber=number;
    					writeFile(state,number);
    					break;
    				default:
    					break;
    				}				
    				super.onCallStateChanged(state, incomingNumber);
    			}			
    		};
    		//为tManager添加监听器
    		tManager.listen(pListener, PhoneStateListener.LISTEN_CALL_STATE);
    	}
       //将接听电话,与来电信息写入到文件
    	protected void writeFile(int state, String number) {
    		// TODO Auto-generated method stub
    		StringBuffer sb=new StringBuffer();
    		SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh.mm.ss");
    		sb.append("时间:"+sdf.format(new Date())+"\n");
    		switch (state) {		
    		case TelephonyManager.CALL_STATE_OFFHOOK://接听来电	
    			sb.append("接听了电话号为:"+incomingNumber+"的电话");
    			break;
    		case TelephonyManager.CALL_STATE_RINGING://来电	
    			sb.append(number+"来电");
    			break;		
    		}
    		sb.append("\n-----------------------\n");
    		FileOutputStream fos=null;
    		try {
    			//以追加的方式打开输出流
    			fos=openFileOutput("log_phone", MODE_APPEND);
    			
    		} catch (FileNotFoundException e) {
    			// TODO Auto-generated catch block
    			e.printStackTrace();
    		}		
    		//将输出流封装成PrintStream对象
    		PrintStream ps=new PrintStream(fos);
    		//输入文件内容
    		ps.println(sb.toString());
    		//关闭输出流
    		ps.close();
    	}
    }
    

    最后别忘为应用添加相应的权限:

    AndroidManifest.xml


    <!-- 授予应用读取通话状态的权限 -->
    	<uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE"/>

    实例分析:

           本应用是通过Activity实现的,如果把实例中的代码放到后台执行的Service中运行,并设置Service组件跟随系统启动,那个这种监听就可以做到“神不知,鬼不觉”了。嘿嘿.............

    展开全文
  • 手机对话中的语音处理(

    千次阅读 2015-12-15 10:45:46
    尽管大多数人认为手机是传统有线电话服务的延伸,事实上,手机技术是极其复杂而且堪称神奇的技术。很少有人意识到这些小型设备为了维持个电话谈话需要每秒执行数百万次的计算,如果我们细看将语音电子信号转换为...


    本系列文章由 @YhL_Leo 出品,转载请注明出处。
    文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50311869


    尽管大多数人认为手机是传统有线电话服务的延伸,事实上,手机技术是极其复杂而且堪称神奇的技术。很少有人意识到这些小型设备为了维持一个电话谈话需要每秒执行数百万次的计算,如果我们细看将语音电子信号转换为比特序列的模块,就会发现每20毫秒的输入语音就会被计算出一组语音参数然后传输到接收端,之后接收端再将这组参数转换为语音。本文将介绍手机语音传输中的核心——线性预测分析合成技术 (linear predictive (LP) analysis-synthesis)。



    世界首款商用移动手机 Motorola DynaTAC 8000x

    1 语音的线性预测处理背景

    语音是由我们喉咙产生的一种激励信号,通过声带、鼻、咽部等共振调整出每个人所具有的不同的形式。这种激励信号,可以通过我们周期性地开启和关闭声带产生(例如语音中的元音),也可以仅仅是一些肺部推动的连续气流(例如语音中末尾的语气音),或者是两种结合在一起的方式等。


    图 1 一段30毫秒的声音信号

    如图 1所示,一段30毫秒的声音信号(底部)和它对应的波谱(这里显示的是其FFT的大小)。其中 F0 是基频,我们可以称之为音高(Pitch)(严格来讲,音高是指感知到的基频)。谐波或者谐频(Harmonics)是指像 H1,H2,H3 等峰值处对应的频率声波。共振峰(Formants)是指像 F1,F2,F3 等出现在频谱包络宽峰处。

    1.1 语音的线性预测处理模型

    早在1960年,Fant就提出一种语音的线性处理模型,称之为source-filter模型。它基于这样的假设:声门和声道是完全分离的。这个模型最终由Rabiner and Shafer(1978)发展成为有名的线性预测模型(linear predictive,LP)或者称为自我回归模型(autoregressive,AR),后来又被逐渐被广泛应用在语音编码中,所以也被称为语音线性预测编码模型(linear predictive coding,LPC):

    S~(z)=E~(z)1pi=0aizi=E~(z)1Ap(z)    (a0=1)(1)

    其中, S~(z) E~(z) 是Z-变换后的语音信号和激励信号(Z-变换,将时域信号(即:离散时间序列)变换为在复频域的表达式), p 是prediction order。整个过程如图 2所示:


    图 2 语音生成的LP模型

    在这一模型中,LP模型的激励被认为是一串定期间隔的脉冲(其周期T0和振幅 σ 都是可调的)和高斯白噪声(方差 σ2 可调)中的一种,因此图中V/UV装置的含义就是决策信号是有声(voiced)或无声(unvoiced),滤波函数 1Ap(z) 是合成滤波器(synthesis filter)而 Ap(z) 称之为逆滤波器(inverse filter)。

    公式 (1) 隐式地引入了语音线性预测的概念,即每个语音采样信号都可以被表示为其之前的 p 个采样信号的加权之和加上一些激励项:

    S~(n)=e~(n)i=1paiS~(ni)(2)

    1.2 LP估值算法

    给定一个固定的短暂语音信号,实际处理中的常常遇到的问题是如何获得一组最佳的预测系数,使得模型的误差最小化,即使原始信号和经过图 2过程处理后的信号之间可以听出的差异最小化。因此,需要估算的LP模型参数:Pitch周期 T0 ,增益 σ ,V/UV决策和预测系数 {ai}

    Pitch和V/UV决策是比较难的问题,虽然语音虽然看起来像是周期性的,但是真实的情况绝不是这样的。声门的周期振幅在不同周期间具有差异性,而周期内也不是常数。而且显示出的语音波形仅仅是经过过滤的声门脉冲(如采样)而不是原始脉冲本身,这就使得实际测量 T0 变得非常复杂。除此以外,语音很少有完全是有声的,这就增加了噪声分量,从而使确定Pitch变得困难。

    值得庆幸的是,估算 σ 和预测系数 {ai} 与估算 T0 是相互独立的,给定一个语音信号 s(n) ,利用预测系数 {ai} 可以计算出预测信号与原始信号的残差值:

    e(n)=s(n)+i=1pais(ni)(3)

    由此,我们可以得到公式 (2) 和图 2所示的语音处理的逆滤波过程,如图 3所示。


    图 2 语音逆滤波过程

    而LP估值算法的核心思想就是,选择一组最优的 {a1,a2,ap} ,使得期望值 E(e2(n)) 的值最小(称之为最小均方误差准则):

    {ai}opt=argminai(E(e2(n)))(4)

    事实上,一组固定的语音信号 s(n) ,由LP模型合成的语音 s~(n) ,见公式 (2) ,具有与原始信号 s(n) 相同的频谱包络。因此,LP模型中的激励信号(如脉冲或者白噪声)具有较平的频谱包络,相应的合成语音将会与原始信号具有近似匹配的频谱包络,同时LP残差也具有近似较平的频谱包络。

    根据公式 (4) 的最小均方误差准则,可以推导出 p  Yule-Walker 线性方程:

    ϕxx(0)ϕxx(1)ϕxx(p1)ϕxx(1)ϕxx(0)ϕxx(p2)ϕxx(p1)ϕxx(p2)ϕxx(0)a1a2ap=ϕxx(1)ϕxx(2)ϕxx(p)(5)

    在上述方程中, ϕxx(k),(k=0,1,,p) 是语音信号 s(n) p+1 个一阶自相关系数,解决这一线性方程后,振幅 σ 的值可以通过公式 (6) 计算:

    σ2=i0paiϕxx(i)(6)

    需要注意的是,可以看出公式 (5) 只是基于信号 s(n) 的自相关函数,LP模型的本意只是获得原语音信号的频谱包络特征,而不是最大程度模仿整个语音波型。

    1.3 LP处理的实际应用

    如果语音是非固定的(比如一系列连续的对话,对整体直接分析,基本不可能),LP模型一般被依次作用在每个语音帧上(类似于视频的图像帧,这里由于语音信号是离散的数字序列,一般的做法是每次取出30毫秒的语音作为一个信号帧,帧和帧之间有20毫秒的重叠,很像图像处理中的滑动窗口,见图 3),由于时间间隔很短,假设发音的肌肉具有惯性,相邻语音帧之间是相互关联的,而且每个语音帧都可以适用1.2小节中所假设的固定语音信号的处理方法。



    图 3 语音帧和采样示意图

    语音采样通常使用加权窗(典型的方法如30毫秒长的Hamming 窗,见图 4)。这样可以抑制每个语音帧的前 13 部分的信号按照公式 (4) 计算时,因为权值过大从而导致 e2(n) 的值较大。


    图 4 Hamming 窗及其DTFT变换

    至于自相关系数 ϕxx(k)(k=0,,p) ,是通过有限数量的信号采样(通常对于30毫秒的语音,等间隔产生240个采样值,也就是说采样的频率是8 kHz = 240/(30103)Hz )。 p 取值选择主要基于合成滤波器能够具有足够的自由度,可以较好的复制原始输入语音信号的频谱包络。在手机应用中,通常采样频率定为8kHz p=10

    关于方程 (5) 的解法,经典的矩阵求逆方法就可以求解,但是Levinson-Durbin 方法求解更为快速和有效,Matlab中已有封装好的可执行函数levinson,详情可见Levinson-Durbin recursion。根据上面的解算,对于每一语音帧,都可以解算出其对应的预测系数 {ai}

    因此,完整的LPC语音分析-合成算法系统,可以表示为图 5:



    图 5 LPC语音分析-合成示意图

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  • Linux小技巧之一:系统连接手机热点

    千次阅读 2019-01-09 21:53:02
    许多小伙伴用Linux系统时,在没有有线网络和无线网络时,手机分享热点却又电脑网络连接不上去,又急又气。下面,我就和大家分享以下,如何在Linux系统下,连接手机热点。...、什么是局域网 ...

    许多小伙伴用Linux系统时,在没有有线网络和无线网络的条件下,手机分享热点却又和电脑连接不上去,又急又气。电脑网络连接热点连不上去,大部分原因是网关出现问题,调节几个文件就可以解决。下面,我就和大家分享一下,如何在Linux系统下,连接手机热点。(特殊提醒:以下命令都应该在root用户下进行,我的电脑提前调过,所以只是演示一遍命令。)

    1.输入route -n 查看路由表
    在这里插入图片描述

    2.在network-scripts文件下查找ifcfg-br0文件,route-br0文件
    在这里插入图片描述
    3.用vim命令查看route-br0文件内容,如果有gateway行,在该行前面加#注释掉就好了。有些人也会直接删除route-br0文件,和注释掉gateway行不表达的意思是一样的,但是一般不建议初学者删除该文件,以免误删别的东西。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    4.用vim命令查看ifcfg-br0文件内容,如果有gateway行,删除或者在该行前面加#注释掉就好了。最保险的办法还是注释掉。如果没有gateway行,直接退出即可。

    在这里插入图片描述

    5.用vim命令查看 /etc/sysconfig/network文件内容,如有gateway注释掉就好。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    6.关机
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    7.重新启动系统,连接热点即可。
    在这里插入图片描述

    如在操作中有出现问题,麻烦留言,让我们共同成长。

    展开全文
  • Android手机传感器开发

    千次阅读 2015-07-27 21:53:37
    ——尊重作者,知识无价,...手机摇晃计算 1、手机摇晃的动作 2、个点三个轴X、Y、Z ①计算从a——b的增量:a点到b点各个轴相减和 假设a(x1,y1,z1)、b(x2,y2,z2) 增量ab=(x2-x1)+(y2-y1)

    【声明】转载请注明出处,此文出自指尖飞落的博客:http://blog.csdn.net/huntersnail

    ——尊重作者,知识无价,交流无限!

    一、手机摇晃计算

    1、手机摇晃的动作



    2、一个点三个轴X、Y、Z

    ①计算从a——b的增量:a点到b点各个轴相减之和

    假设a(x1,y1,z1)、b(x2,y2,z2)

    增量ab=(x2-x1)+(y2-y1)+(z2-z1)


    ②将所有的增量进行汇总,得到一个大的增量,假设是N。并进行判断:

    如果N>=设定的域值M,则确定在摇晃手机。

    说明:N=ab+bc+cd+......n;


    ③问题:手机传感器的反应(灵敏度)会因为手机的不同而有区别,主要是生产商的原因。 

    灵敏度以设置的采样时间间隔进行判断。

    假设:A手机:a——b需要30ms(灵敏度高)

              B手机:a——b需要90ms(灵敏度低)

    图解:

    得:A手机灵敏度>B手机


    如何解决这个问题?我们可以以设置好的域值来进行处理。(详情看代码思路)

    通过汇总与设置好的阈值进行比对,如果大于或等于。用户继续摇晃手机,否则继续记录当期的数据(加速度读和时间)


    二、代码实现

    代码思路:
    1、记录第一个数据:三的轴的加速度。(为了屏蔽掉不同手机采样的时间间隔,记录第一个点的时间)

    2、当有新的传感器数据传递后,判断时间间隔(用当前时间与第一个采样的时间进行比对,如果满足了时间间隔要求,认为是合格的第二个时间,记录下来。否则舍弃该数据包)

    进行增量计算:获取到新的加速度值与第一个点上存储的轴的数据进行差值计算,获取到第一点和第二个点的增量。
    ③以此类推,获取到两个相邻点的增量进行以此汇总。
    ④通过汇总与设置好的阈值进行比对,如果大于或等于。用户继续摇晃手机,否则继续记录当期的数据(加速度读和时间)


    1、手机摇晃处理。摇一摇随机选彩票ShakeListener.java

    package com.yiyun.mobileblottery.view.sensor;
    
    import android.content.Context;
    import android.hardware.Sensor;
    import android.hardware.SensorEvent;
    import android.hardware.SensorEventListener;
    import android.hardware.SensorManager;
    import android.os.Vibrator;
    //手机摇晃处理
    public abstract class ShakeListener implements SensorEventListener {
    	private float lastX;
    	private float lastY;
    	private float lastZ;
    	private long lastTime;
    	private Context context;
    	//手机振动的处理
    	private Vibrator vibrator;
    	
    	public ShakeListener(Context context) {
    		super();
    		this.context = context;
    		vibrator=(Vibrator) context.getSystemService(Context.VIBRATOR_SERVICE);
    	}
    
    	private long duretion=100;//指定时间间隔
    	private float total;//增量的累加
    	private float swiftValue=200;//判断手机摇晃的阈值
    	
    	
    	@Override
    	public void onSensorChanged(SensorEvent event) {
    		//①判断是否为第一个点
    		//如果时间为0,则为第一个点
    		if (lastTime==0) {
    			lastX=event.values[SensorManager.DATA_X];
    			lastY=event.values[SensorManager.DATA_Y];
    			lastZ=event.values[SensorManager.DATA_Z];
    			//获得系统时间
    			lastTime=System.currentTimeMillis();
    		}else {
    			//②第二个点的时间
    			long currentTime=System.currentTimeMillis();
    			//第一个点的时间-地二个点的时间>=指定时间间隔
    			//这样做的目的是尽可能屏蔽掉不同手机的差异
    			if ((currentTime-lastTime)>=duretion) {
    				//第二个点及以后的点
    				float x=event.values[SensorManager.DATA_X];
    				float y=event.values[SensorManager.DATA_Y];
    				float z=event.values[SensorManager.DATA_Z];
    				
    				//第二个点与第一个点轴之间的增量
    				float dx=Math.abs(x-lastX);
    				float dy=Math.abs(x-lastY);
    				float dz=Math.abs(x-lastZ);
    				
    				//第一个点与第二个点总的增量
    				float shake=dx+dy+dz;
    				
    				//③获取到两个相邻的增量进行汇总
    				total+=shake;
    				
    				//④通过汇总与设置好的阈值进行比对,如果大于或等于,确定用户在摇晃手机。否则继续记录当期的数据(数据+时间)
    				if (total>=swiftValue) {
    					//摇晃手机的处理
    					//①机选一注彩票
    					randCure();
    				    <span style="white-space:pre">	</span>//②提示用户(声音或振动)
    					vibrator.vibrate(100);
    					//③所有数据都要初始化
    					init();
    				}
    			}
    		}
    
    	}
    
    	/**
    	 * 具体在这里做处理:摇晃机选一注彩票
    	 * 以抽象处理,让子类实现具体方法
    	 */
    	public abstract void randCure();
    
    	/**第二次摇
    	 * 所有数据都要初始化
    	 */
    	private void init() {
    		float lastX=0;
    		float lastY=0;
    		float lastZ=0;
    		long lastTime=0;
    		
    		float total=0;//增量的累加
    	}
    
    	@Override
    	public void onAccuracyChanged(Sensor sensor, int accuracy) {
    		
    	}
    }
    


    2、权限注册AndroidManifest.xml

    <uses-permission android:name="android.permission.VIBRATE"/>


    3、子类实现的具体方法,选双色球PlaySSQ.java

    /**
    	 * 机选双色球
    	 */
    	protected void randomSSQ() {
    		Random random=new Random();
    		//机选红球
    		//一般设置的数=size-1,设置33个红球的随机数
    		int redNum=random.nextInt(33)+1;
    		redNums.clear();//每次清空
    		//每次点击机选彩票需要产生6个随机数红球
    		while (redNums.size()<6) {
    			//随机选择会有重复的,如果有重复的就不装载,继续随机
    			//contains如果此列表中包含指定的元素,则返回 true。
    			if (redNums.contains(redNum)) {
    				continue;
    			}
    			redNums.add(redNum);
    		}
    		
    		//机选篮球
    		int blueNum=random.nextInt(16)+1;
    		blueNums.add(blueNum);
    		
    		//通知更新UI
    		redAdapter.notifyDataSetChanged();
    		blueAdapter.notifyDataSetChanged();
    	}


    4、效果图



    O(∩_∩)O哈哈~欢迎交流......

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  • 引言众所周知,数据挖掘中大约有80%的时间被...但是一些回归算法却需要将每个输入特征都转变成数值类型的特征。而且在现实生活中,我们需要解决的分类或者预测问题的数据集中,充满了类别属性,比如:ZIP码,SIC,I
  • 个破手机引发的悲剧

    千次阅读 2012-01-14 14:27:30
    少饮,饮罢,手机归于枕边,等待和疯猫老婆道晚安,不知何故却睡着了,睡得特别死,从来没有如此坦然入睡过…不知几时几,接到同事电话,稀里糊涂不知其所言,继续做梦,第二日清晨,顿感不爽,接到老婆电话
  • 【keras】维卷积神经网络多分类

    万次阅读 多人点赞 2020-06-20 13:05:05
    刚刚接触到深度学习,前2个月的时间里,我用维的卷积神经网络实现了对于维数据集的分类和回归。由于在做这次课题之前,我对深度学习基本上没有过接触,所以期间走了很多弯路。 在刚刚收到题目的要求时,我选择...
  • AndroidAndroid N 上的notification归类功能文章链接:http://blog.csdn.net/qq_16628781/article/details/65938948知识点: Android通知的优缺点及改善方法; Android N中使用通知归类功能; 新名词记录{...
  • android手机root后的安全问题 (

    万次阅读 多人点赞 2012-08-31 12:58:17
    前提:你有部已经root的android手机,并且手机中有busybox和superuser 导读:本文介绍种简单的病毒以及如何“防御”。 写本博客的原因是:有无数用户觉得root没有什么风险,或者风险不会降临到自己...
  • 转载请注明出处王亟亟的大牛路开篇啰嗦–阶段感悟 最近2 -3个月基本都因为一些私事没怎么系统的工作和学习,途中看了几天Kotlin的东西写了些demo并且整了个小项目,但是整体状态不是很好,这些天看到些95后码农的...
  • 个故事讲完哈希洪荒攻击,看不懂你

    千次阅读 多人点赞 2020-02-21 13:08:16
    快递多,为了取件人方便找到快递,于是你按照快递手机号码的最后两位数字来给快递分类,例如尾号为 01 的放到柜子 1 中,尾号为 02 的放到柜子 2 。如果有人来取快递,他只需要报出他的手机号码,就可以快速找到...
  • ,其操作流程和使用方法简单,种深受广大编程小镇的喜爱今天为大家介绍种利用它开发手机APP的实战经历 ——手机APP开发MIT Appinventor详细实战教程(),利用通过蓝牙控制单片机,以及实现单片机与android...
  • 背景:台小主机切换成了ESXI,无法连USB打印机共享到局域网了,书房路由换了免费薅的K2P,没有USB口。3215U小主机安了Ubuntu,编译Android成功,耗时也还可以,昨天LEDE也编译成功了,看样子可以长期Ubuntu下去了...
  • 百度借百分之百布局移动终端

    千次阅读 2013-11-07 08:47:57
     挑战雷军、叫板小米,并多次力挺百度(150.09, -3.37, -2.20%)云ROM操作系统的百分之百董事长徐国祥,最终傍上了百度这棵“大树”。  昨日,百度公布战略投资深圳市百分之百数码科技有限公司,成为其最大的战略...
  • 如果你手里只有手机,按住开机键去开机很容易,如果你手里有1000台手机呢?通常见于微信推广、微信站街、手游工作室、刷单工作室等,往往拥有数百台数千台手机,使用群控和脚本批量控制这些手机做一些...
  • 文章目录、数据介绍二、数据清洗三、可视化分析淘宝在售手机价格区间统计商品现价&原价对比手机类型分布词云图绘制手机品牌词云图不同品牌手机总销量比较月销量气泡图收藏量与价格分析不同价格等级总销量饼图...
  • 篇是写关于自写Android手机APP给单片机下发数据的,这次我将写一下APP如何接受单片机数据。 其实使用调试助手,或者别人开的的APP同样能够实现接受单片机数据,但想学习的,我还是建议能够自己写个Android...

空空如也

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