Win10音乐评测: 网易云音乐,MV功能最佳,有下一首播放那个盘就比歌词重要? QQ音乐,中规中矩,有下一首播放,背景土。 酷我音乐,图片赏心悦目。 百度&千千静听,能缩很小,背景土。 酷狗居然没有win10版? ? QQ&网易 ? 酷我&百度
01 — 前言,文章内容构架 为了讲解振动试验中各试验类型的对比,本文及之后的几篇文章将介绍如下内容: 振动力学方程求解 Part1:简谐振动理论求解 振动力学方程求解 Part2:Duhamel积分求解 冲击响应求解: 正弦扫频,宽频随机响应求解: …… 02 — 数学模型,基础激励下的受迫振动 产品在振动台上做振动耐久试验,其数学模型如图1。 振动台控制基础Base(产品固定在振动夹具上的位置)的振动加速度,产品内部元器件M(如PCB板、电容、电感、芯片等)受到基础的强迫振动后产生相应的振动响应,从而和基础发生相对位移。 图9 即,M对Base的高频激励来不及响应,故位移幅值较小,如图10。 ? 图10 图11是方程的精确解。 即,衰减项(由初始条件确定,在0时刻,M的位移为0,速度为0)和稳定项的叠加: 图11右图中间的两条曲线:黑色为衰减项,黄色为稳定项(黄线和图10红线一致)。红色曲线是黑色和黄色曲线的叠加。 ?
▌2、MOO音乐 腾讯系的短视频式音乐探索工具 当主流音乐APP陷入版权混战,腾讯旗下的MOO音乐却另辟蹊径:用短视频的交互逻辑重构听歌体验。 目前仅在App Store上架,体积不足10MB,老旧iPhone也能流畅运行。 滑动屏幕时,歌词会随音乐节奏逐句浮现,文字与旋律形成奇妙共鸣。 它聚焦独立音乐圈,首页推荐的“音乐人主页”直接显示联系方式,方便乐迷与乐队互动。 免费版有广告,会员10元/月可解锁无损下载,适合开车、运动等双手不便场景下使用。 ▌10、Foobar2000 老牌无损播放神器 作为PC端的“骨灰级”播放器,Foobar2000的移动端版本同样硬核:支持DSD、SACD等母带级格式解码,自定义均衡器可精细调节31段频段,搭配专业耳机能体验
不知不觉中又到了年尾~,近来,在力学所年会中听了两个很不错的报告,分别为:1.胡文瑞院士讲述的引力波探测:作为八十五岁高龄,依然工作在科研一线,应该属于传说中有追求的那波人吧;2.丁虎老师讲述的连续体非线性振动 调研可知,能量俘获主要的路径有:光伏、压电、热电以及电磁等,后续通过相应的辅助电路实现能量存储;报告中,丁老师对振动能俘获相关的工作进行了介绍,实现了外界机械能(人体运动能、振动能)与电能之间的转换,具体如下所示 隔振在工程中具有广泛的应用,例如:为了让用户具有更好地驾驶体验,汽车在结构设计过程要对发动机的振动进行隔离;日常生活中,通过添加软垫片实现电机振动的隔离;前段时间很火的量子计算机,实验平台要有非常好的隔振能力 ,避免外界环境对系统的干扰~ 图a表述为振动控制主要的方法;图b~c表述为非线性消振相应的优势,能够实现全频段、低成本的隔振方案;图d表述相关的原理在工程中应用的实例;附:本科学习相关课程时,仅仅能够推导单自由度系统和双自由度系统的动力学模型 ,对于连续体振动,第一感觉是敬而远之,~ 附1、参考文献:王祖尧,磁悬浮能量采集非线性动力学研究 [D],上海大学; 附2、想带你看晴空万里,想大声告诉你我为你着迷~
“振动耐久试验,是在振动台上进行的长时间振动试验。本文及之后的几篇文章将详细介绍振动耐久试验的几种常用试验类型。” 01 — 试验目的 振动耐久试验目的: 产品在实际应用中受到振动激励(三个方向同时激励),需要在振动台上进行加速考核或复现。 在试验过程中可进行多个样品的试验,以提高置信度。 ? 图0. 振动台竖直方向和水平方向简图 目前主流振动台多是单向振动,可将台体调节为竖直方向和水平方向(如图0),从而实现对产品三个方向分别试验。 也有三向解耦的三轴振动台可以实现三个方向同时振动控制,但目前应用还不太广泛。 频率间隔设置为10Hz。 即:扫频频率为:100,110,120,……,400 Hz;各个单一频率下停留时间为0.25s。
Ableton Live 10 Suite是一款功能强大且易于使用的mac音乐制作软件,可以帮助您在无缝音频/ MIDI环境中编辑,重新混合,录制和编辑音乐创意。 id=MjU2NjEmXyYxMDEuMjcuMjYuMTM4音乐制作软件功能介绍使用新设备创建遇见Wavetable,Echo,Drum Buss和Pedal:使用Live的乐器和效果可以实现缤纷新声音的新设备 保持流畅您可以在Live中找到改进功能,帮助您在创作过程的每个阶段保持流畅,无论您是关注想法,组织设置还是编辑音乐细节。捕捉MIDI将您最自发的想法变成音乐,而不考虑录音。开一首歌? 现在,您可以更智能地编辑并更好地控制歌曲中的音乐关系。更流畅地创造和安排排列视图已经过优化,可以快速创建动画并创建更高效的歌曲。
其主要特点是:传感器平时处在低功耗状态、传感器可以随时响应远程主机控制命令、传感器可采集特征值或者原始加速度数据 lora 技术,提高了传输速率多振动(或者配合电流电压等)传感器同步采集功能一、安装方式的选择根据不同的使用环境 不同的安装方式操作难易程度不同,传递高频振动信号的能力也存在明显差异。安装方式示意图,从左至右依次为:螺柱、粘合剂、磁座我们将传感器和传感器的安装方式合并起来,称之为一个测量系统。 首先我们可以简化此处的测量系统为一个单自由度振动系统②,系统的固有频率fn则取决于系统质量m和系统刚度③k,三者之间的关系可以用以下公式表示:简单来说,也就是系统质量m越大,系统固有频率fn越小;系统刚度 二、安装过程中的操作规范湃方智能无线设备状态监测仪内部集成了高频加速度传感器,具备高频加速度的测量能力,最高可测量10kHz的加速度变化,同时支持三种安装方式自由选择。
判断兼容 浏览器对振动API的支持情况,一个好的习惯就是在使用之前要检查一下当前你的应用环境、浏览器是否支持振动API。 振动API基础应用 这个navigator.vibrate函数可以接受一个数字参数,也可以接受一个数字数组,当使用数组参数时,奇数位的数值是震动秒数,偶数位为等待秒数。 // 振动1秒 navigator.vibrate(1000); // 振动多次 // 参数分别是震动3秒,等待2秒,然后振动1秒 navigator.vibrate([3000, 2000, 1000 对navigator.vibrate方法的调用并不会引起手机循环振动;当参数是一个数字时,振动之后发生一次,然后就停止下来。 当参数是数组时,震动会按数组里的值震动,然后就停止振动。
在振动台上,我们常用加速度控制。所以,要将位移/位移的频响(图1)转换为位移/加速度的频响(图2)。 ? 图1 工程中,该频响函数(图2右图)可以用来直接计算相对位移响应。 ? 特别是对于长时间的振动,频谱计算方法是可行且常用的。 对于正弦扫频、宽频随机、正弦叠加随机,都可以用频响函数来计算相对位移响应。 找到时域曲线中穿越0的点(向上或向下穿越),如图10左图中黑点。 2. 取两个黑点之间的最大或最小值,如图10左图中红点。 3. 最终得到正幅值和循环次数的曲线(图10右上图)。 ? 图10 工程应用中,如果需要进行8小时的试验,很少会全程记录8h的时域加速度数据,一般的做法是: 1. 至此,关于振动台上振动试验的话题也告一段落。
“振动耐久试验,是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的宽频随机。 频率f为:10,30,200,1000 Hz PSD为: 20,20,0.5,0.1 (m/s2)2/Hz 1. 图10左上角的绿色部分的面积S开根号,和图10下图的时域信号的RMS值相等。 需要注意的是: 图10右上角橙色部分的面积Slog应该和左上角绿色部分面积S相等,但由于其是双对数坐标,其面积Slog往往不像图中展示的那么容易计算。 ? 图10 04 — 随机信号的概率密度 如果随机信号的初始相位没有经过刻意设计,那么其概率密度曲线即为均值为μ=0,标准差σ=RMS的正态分布,如图11。 ?
“前一篇文章介绍了简谐振动激励下的动力学方程理论解,工程应用中的输入激励一般不会是单纯的正/余弦信号。本篇将介绍更一般的求解:Duhamel积分。”
#直接应用圆膜无阻尼强迫振动微分方程的理论解 def mu(x): mu = p /( k*k*T) *(BesslJ(0,k*x)/BesslJ(0,k*a)-1) return mu np.linspace(-a, a, 21) def update(frame): z = mu(r)* np.cos(2*pi*f *frame) # unit :m z_ = z* 10 **9 # unit: nm r_ = r* 10**3 # unit: mm line.set_data(r_, z_) return line, fig, ax = plt.axhline(y =0, ls ="--", c="r") plt.xlabel("r [unit: mm]") plt.ylabel("z [unit: nm]") plt.title("圆膜的无阻尼强迫振动 ani.save("圆膜的无阻尼强迫振动.gif", fps =30) plt.show() ?
“振动耐久试验,是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将用较少的篇幅介绍振动耐久试验中的半正弦冲击。” 01 — 半正弦冲击信号的组成 在振动耐久试验中,半正弦冲击信号是加速度信号。
JZG 11 地震模拟振动台的试验 下面是一些建筑模型的地震振动台模拟试验: 中国建筑科学研究院(CCTV主楼抗震试验) 北京LG大厦(东塔楼)—150m 上海东方明珠电视塔—460m 上海世茂国际广场 ,是个室外的振动台,室外有室外的好处,不用担心模型做的太大室内装不下。 好了,说了这么多,还是直接看视频吧,感受一下这个地震模拟振动台给你带来的震撼!-不要错过吆! 世界上最大振动台 你知道世界上最大的振动台在哪里吗? 试验意义 地震工程研究是地震工作中的重要组成部分,也是一门应用科学,振动台试验在这门学科里占有及其重要的地位。地震模拟振动台是集激振系统、测试系统和分析系统于一体的现代振动试验系统。 随着振动试验的开展,地震模拟震动台试验在地震工程领域获得了广泛的应用 地震模拟振动台系统是地震工程研究工作的重要实验设备之一。
第10期 论文周报 ? 大脑对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强度 导读 ---- 音乐感知涉及复杂的大脑功能。 音乐和大脑之间的关系,例如大脑皮层的夹带与周期性的音调旋律节拍和音乐,已经得到了广泛的研究。也有报道说,大脑皮层对不熟悉的音乐的周期性节律反应比对熟悉的音乐周期性节律的反应更加强烈。 在两个峰值处,与听熟悉的音乐相比,互相关值的大小在听不熟悉和加扰的音乐时明显更大。该研究发现表明,对陌生音乐的反应要比对熟悉音乐的反应强。 如下图所示,根据国际10-10系统,在头皮上放置了32个电极。 GND电极和参考电极分别位于AFz和A1。 ? 然后然后使用表1的前10个片段,创建了10个加扰版本。 ? 下图为创建声音刺激的过程。 ? 实验范式。实验包括两个阶段,每个阶段分为30个试验。在每个试验中,脑电图记录持续34秒。
R410-developer.zip(诸位可以自己到英伟达官网下载),里面提供了一些示例,包含自定义分辨率、显示器颜色设置等,但是显示器色彩设置的例子一致没有跑通,而且我也没有找到哪个参数是可以设置数字振动值的 1)需要的方法和结构 设置数字振动数值需要先通过 nvapi.dll 导出的 NvAPI_QueryInterface_t 方法获取 NvAPI_Initialize_t 方法来初始化 NvAPI。 然后依次获取显示器句柄、获取当前显示器数字振动值、设置数字振动值的函数地址,他们的声明分别对应如下: // 查询在 nvapi.dll 中函数的地址方法函数声明 typedef int*(*NvAPI_QueryInterface_t 3)获取和设置数字振动 得到了各个函数的地址,我们就可以设置数字振动值了,代码如下: bool NvController::SetDVCLevelEx(int nDisp, int level) { ,然后修改其 currentLevel 成员数值来设置数字振动效果。
R410-developer.zip(诸位可以自己到英伟达官网下载),里面提供了一些示例,包含自定义分辨率、显示器颜色设置等,但是显示器色彩设置的例子一致没有跑通,而且我也没有找到哪个参数是可以设置数字振动值的 1)需要的方法和结构 设置数字振动数值需要先通过 nvapi.dll 导出的 NvAPI_QueryInterface_t 方法获取 NvAPI_Initialize_t 方法来初始化 NvAPI。 然后依次获取显示器句柄、获取当前显示器数字振动值、设置数字振动值的函数地址,他们的声明分别对应如下: // 查询在 nvapi.dll 中函数的地址方法函数声明 typedef int*(*NvAPI_QueryInterface_t 3)获取和设置数字振动 得到了各个函数的地址,我们就可以设置数字振动值了,代码如下: bool NvController::SetDVCLevelEx(int nDisp, int level) { ,然后修改其 currentLevel 成员数值来设置数字振动效果。
“振动耐久试验,是在振动台上进行的长时间振动试验。本文将详细介绍振动耐久试验中的正弦叠加随机。 Sweep)为对数扫频: 频率f为: 100,200,240,270,400 Hz 幅值A为: 100,200,200,100,100 m/s2 宽频随机部分(Random): 频率f为:10 当然,有些振动控制软件可以实现将正弦扫频信号和宽频随机信号分开显示,这样更容易理解。 ? 如果没有叠加随机信号的话,瀑布图在正弦扫频频率范围(100~400Hz)外的能量是0,而对产品的实际振动环境测量结果(图5)在高频部分是有能量的。 ? 图4 视频3 所以,用正弦叠加随机来对产品进行振动考核,是为了更真实的反映产品受到振动激励。见图4右上图和图5的对比(注意视频3最后鼠标所指的位置)。
监控一直是服务端掌握应用运行状态的重要手段,经过近几年的发展,阿里虾米服务端目前已经有 100 多个 Java 应用,承担核心业务的应用也有将近 50 个,对于应用的监控配置也是因人而异。有的人配置的监控比较细,有的应用在经历了多人开发阶段以后,监控就逐渐疏于管理,有些应用的监控项最后修改时间只停留到 2 年以前,早已不适应业务的发展。
正文 语音/振动信号用于识别人的身份近几年才兴起。大概是2017年,出现了通过振动信号识别身份的论文,之后迅速出现了振动信号处理在其他方面的应用。我记得有人通过手指触摸物体产生的振动去识别物体的种类。 当然物体种类是预先准备好的,可以看出这时已经可以粗略的利用振动信号处理识别相关的问题了。 之后出现了更多的应用,诸如通过佩戴手环,可以识别敲击位置,进而模拟键盘: 手机作为一个传感器完备的设备,自然也出现了通过振动识别身份的应用。有几篇就是通过振动信号的处理分析识别身份的。 然而目前止步于此,没有人做出来多模式或者设备的振动信号识别,毕竟振动/声音和介质息息相关,换一个介质,振动下的生物信息就会改变,至于改变成什么样子,似乎完全和设备有关,还没有能够找到规律。 首先是信号采集,振动信号我用的sensor stream,典型的c/s形式,开源,可以采样到加速度计,声音等几乎所有可以采集的数据,可以自定义采样频率。github就能找到。