热感应触摸屏的电磁感应式触摸屏
电磁感应触摸技术是较早应用于便携式IT产品的技术，它的特征是需要一支“笔”，而不是手指。这支笔能够发射电磁波，通过接收装置感应到笔在屏幕上方的位置，就可进行定位。在其它触摸屏的精度问题尚未解决时，早期的PDA、电子词典与手写板等都使用了这种方式。直到今天，电磁感应式触摸屏还在手机和平板电脑上发挥作用。电磁感应式触摸屏造价低，结构简单，利于手写输入文字，还可以和其它触摸屏集成在一起，因此广受欢迎。比如惠普TouchSmart TX2平板电脑就采用了电磁感应+电容式触摸屏，电磁感应笔进行手写输入，电容式触摸则主要用于图形界面操作。联想ThinkPad X200T也有类似的电磁感应+多点触摸的型号，此外很多GPS、上网本和MID也同样拥有电磁感应式触摸屏。
热感应触摸屏的红外式触摸屏
红外式触摸屏分为光感应型和热感应型。光感应型由装在触摸屏外框上的红外线发射与接收感测元件构成，在框的四边排列了红外线发射管及接收管，在屏幕表面形成一个红外线网。用户以手指触摸屏幕某一点，便会挡住经过该位置的两条红外线，传感器即可算出触摸点位置。因为红外触摸屏不受电流、电压和静电干扰，所以适宜某些恶劣的环境条件。它安装方便、不需要任何控制器，可以用在各档次的设备上。不过，由于只是在普通屏幕上增加了框架，因此在使用过程中架框四周的红外线发射管及接收管很容易损坏，而且由于边框部分必须嵌入受光及发光元件，因此会使得边框部分增粗，不利于机身的轻薄化。热感应型红外触摸屏的用途更广泛一些，它是靠感应手指的热辐射红外线工作的。不过，它仅仅能检测到热的物体，如果寒冬在室外使用的话，由于手指温度太低，它很有可能出现被“冻住”而失灵的情况。使用热感应型红外式触摸屏的手机也有一些，比如三星的滑盖手机SGH-E900和SGH-U600。
哪些塑胶材料可以用于超声波焊接
1.ABS ACETAL ACRTILCS CELL ULOSICS2.CYCOVIN KYDEX NORYL PC PE3.PP PS POLYSULFONE PVC SAN POLYESTER XT-POLYMER4.烯苯专乙烯属丙晴双 缩醛树脂 压克力 纤维素 ABC和PC合成物5.压克力和PVC合金 聚亚苯氧化物 尼龙 聚碳酸脂PC 聚乙烯PE 6.聚苯烯PP 聚苯乙烯PS 聚砜 聚氧乙烯PVC 苯乙烯丙烯晴 7.聚脂树脂 聚丙烯晴.奥龙/等。固特超声具备良好的自主研发、生产和售后条件，针对疫情需求，在多年超声技术沉淀及应用系统经验积累的基础上自主研发的口罩机超声焊接系统，拥有技术和品质“双保障“。
声音的频率是怎么测量的
测声音的频率:用频率分析仪或者磁带记录仪，数字的磁带记录仪可以和微机连接，也可以用声波频谱测试仪,如果没有还可以用一台声波放大器将要待测的声音放大后拾取声波电信号再用示波器测试便可。
响度：是人们对声强的主观感觉,不能用任何仪器来测定.一般用声强这个指标。一般可用声级计测量。
通常我们把听到的声音按照频率的范围划分为高中低等的几频，具体如下：
1.极低频 从20Hz-40Hz这个八度我称为极低频。这个频段内的乐器很少，大概只有低音提琴、低音巴松管、土巴号、管风琴、钢琴等乐器能够达到那么低的音域。由于这段极低频并不是乐器的最美音域，因此作曲家们也很少将音符写得那么低。除非是流行音乐以电子合成器刻意安排，否则极低频对于音响迷而言实在用处不大。有些人误认一件事情，说虽然乐器的基音没有那么低，但是泛音可以低至基音以下。其实这是不正确的，因为乐器的基音就是该音最低的音，音只会以二倍、三倍、四倍、五倍…等的往上爬高，而不会有往下的音。这就像您将一根弦绷紧，弦的全长振动频率就是基音，二分之一、三分之一、四分之一、五分之一…等弦长的振动就是泛音。基音与泛音的相加就是乐器的音色。换句话说，小提琴与长笛即使基音（音高）相同，音色也会有不同的表现。
2.低频 从40Hz-80Hz这段频率称为低频。这个频段有什么乐器呢？大鼓、低音提琴、大提琴、低音巴松管、巴松管、低音伸缩号、低音单簧管、土巴号、法国号等。这个频段就是构成浑厚低频基础的大功臣。通常，一般人会将这个频段误以为是极低频，因为它听起来实在已经很低了。如果这个频段的量感太少，丰润澎湃的感觉一定没有；而且会导致中高频、高频的突出，使得声音失去平衡感，不耐久听。
3.中低频 从80Hz-160Hz之间，我称为中低频。这个频段是台湾音响迷最头痛的一段，因为它是造成耳朵轰轰然的元凶。为什么这个频段特别容易有峰值呢？这与小房间的长、宽、高尺寸有关。大部份的人为了去除这段恼人的峰值，费尽心力吸收这个频段，使耳朵不致于轰轰然。可惜，当您耳朵听起来不致轰轰然时，下边的低频与上边的中频恐怕都已随着中低频的吸收而呈凹陷状态，而使得声音变瘦，缺乏丰润感。更不幸的是大部份的人只因峰值消失而认为这种情形是对的。这就是许多人家里声音不够丰润的原因之一。这个频段中的乐器包括了刚才低频段中所提及的乐器。对了，定音鼓与男低音也要加上去。
4.中频 从160Hz-1280Hz横跨三个八度(320Hz、640Hz、1280Hz)之间的频率我称为中频。这个频段几乎把所有乐器、人声都包含进去了，所以是最重要的频段。读者们对乐器音域的最大误解也发生在此处。例如小提琴的大半音域都在这个频段，但一般人却误以为它很高；不要以为女高音音域很高，一般而言，她的最高音域也才在中频的上限而已。从上面的描述中，您一定也了解这段中频在音响上是多么重要了。只要这段频率凹陷，声音的表现马上变瘦了。有时，这种瘦很容易被解释为「假的凝聚」。我相信有非常多的音响迷都处于中频凹陷的情况而不自知。这个频段的重要性同时也可以从二音路喇叭的分频点来分析。一般二音路喇叭的分频点大多在2500Hz或3000Hz左右，也就是说，2500Hz以上由高音单体负责，2500Hz以下由中低音单体负责。这2500Hz约莫是1280Hz的二倍，也就是说，为了怕中低音单体在中频极限处生太大的分频点失真，设计师们统统把分频点提高到中频上限的二倍处，如此一来，最完美的中频就可以由中低音单体发出。 如果这种说法无误，高音单体做什么用呢？如果您曾经将耳朵贴近高音单体，您就听到一片「嘶嘶」的声，那就是大部份泛音所在。如果没有高音单体发出嘶嘶的音，单用一个中低音单体来唱音乐，那必然是晦暗不堪的。当然，如果是三音路设计的喇叭，这段中频绝大部份会被包含在中音单体中。
5.中高频 从1280Hz-2560Hz称为中高频。这个频段有什么乐器呢？小提琴约有四分之一的较高音域在此，中提琴的上限、长笛、单簧管、双簧管的高音域、短笛的一半较低音域、钹、三角铁等。请注意，小喇叭并不在此频段域中。其实中高频很容易辨认，只要弦乐群的高音域及木管的高音域都是中高频。这个频段很多人都会误以为是高频，因此请您特别留意。
6.高频 从2560Hz-5120Hz这段频域，我称之为高频。这段频域对于乐器演奏而言，已经是很少有机会涉入了。因为除了小提琴的音域上限、钢琴、短笛高音域以外，其余乐器大多不会出现在这个频段中。从喇叭的分频点中，我们可以发现到这段频域全部都出现在高音单体中。如我前面所言，当您将耳朵靠近高音单体时，您所听到的不是乐器的声音，而是一片嘶嘶声。从高音单体的表现中，可以再度证明高音单体几乎很少发出乐器或人声的基音，它只是发出基音的高倍泛音而已。
7.极高频 从5120Hz-20000Hz这么宽的频段，我称之为极高频。各位可以从高频就已经很少有乐器出现的事实中，了解到极高频所容纳的尽是乐器与人声的泛音。一般乐器的泛音大多是愈高处能量愈小，换句话说，高音单体要制造得很敏锐，能够清楚的再生非常细微的音。从这里，发生了一件困扰喇叭单体制造的事情，那就是要如何两全其美？什么是「两全」？您有没有想过，假若一个高音单体为了清楚再生所有细微的泛音，不顾一切的设计成很小的电流就能推动振膜，那么同样由这个高音单体所负责的大能量高频与中频极可能就会时常处于失真的状态，因为这二个频段的能量要比极高频大太多了。这也是目前市面上许多喇叭极高频很清楚，却容易流于刺耳的原因之一。 这里你问的低频，应该包含了上面提到的中低频、低频、极低频，也就是通常所说的低音，经常会看到某家庭影院的广告语上写到超重低音云云，就是这个了。
声纹识别技术原理是什么？
声纹识别技术原理是利用声音的独特性来识别人物的，声纹识别简单地说，就是通过声音进行说话人身份识别的过程。语音信号之所以被形容为“形简意丰”，是因为声音包含有内容、身份、情感、年龄及健康状况等丰富的信息。人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，理论上说，每个人说话时的短时频谱特征、声源特征、时序动态特征、韵律特征、语言学特征等都有差异，因此声纹就像指纹一样具有唯一性和独特性，可以进行识别。声纹识别具有的优势。1、声纹识别在金融领域的很多应用场景都是高频使用，对用户体验方面的需求较高，如果验证方式较为繁琐，往往用户难以接受，声音信息一般不涉及用户隐私问题，声音采集通过一个麦克风或者电话、手机就可完成，用户的接受度比较高；2、更重要的是，声纹不易纂改，再加之声音信号中含有语言信息、副语言信息和非语言信息，综合利用声音中蕴含的丰富信息可以具备较高的安全特性。以上内容参考 人民网——闻声识人：声纹识别让金融安全听得见
声纹识别
在AI领域，解决的问题分三个阶段：看/听清、看/听懂、满足（PS：和百度开发者大会上景鲲对DuerOS的架构描述一致，所见略同）。在语音领域，声纹识别往往对应的是听清，语音识别对应着听懂的初期阶段（听懂在语音识别后，还需要大量的LU技术）。
对语音信息的挖掘，一般而言包括以下几个部分：
具体的说，声纹识别关心的“谁在说”，用于解决生物身份确认和识别；而语音识别关心的“说了什么”，用于解决对说话内容的识别。
声纹识别的理论基础：每个生物个体说话都具有其独特的特征。决定这些独特特征的因素有很多，主要有：
正常生物个人在说话时的声纹状态还是相对稳定的。但受到身体状况、年龄和情绪的变化影响，声纹特型会出现变化。
注册语音和测试语音的差异，这部分是对声纹识别在应用场景需要面临的一个难点。比如注册语音是歌手的歌曲音频，但测试语音是歌手的访谈音频，两种情况下的发声方式会有较大区别。
声纹识别的一般步骤包括：收集语音->噪声抑制和有效语音（VAD）->声纹特征提取->发声人的声音建模->识别匹配
语音信号可以认为是一种短时平稳信号和长时非平稳信号，其长时的非平稳特性是由于发音器官的物理运动过程变化而产生的。从发音机理上来说，人在发出不同种类的声音时，声道的情况是不一样的，各种器官的相互作用，会形成不同的声道模型，而这种相互作用的变化所形成的不同发声差异是非线性的。但是，发声器官的运动又存在一定的惯性，所以在短时间内，我们认为语音信号还是可以当成平稳信号来处理，这个短时一般范围在10到30毫秒之间。
这个意思就是说语音信号的相关特征参数的分布规律在短时间(10-30ms)内可以认为是一致的，而在长时间来看则是有明显变化的。在数字信号处理时，一般而言我们都期望对平稳信号进行时频分析，从而提取特征。因此，在对语音信号进行特征提取的时候，我们会有一个20ms左右的时间窗，在这个时间窗内我们认为语音信号是平稳的。然后以这个窗为单位在语音信号上进行滑动，每一个时间窗都可以提取出一个能够表征这个时间窗内信号的特征，从而就得到了语音信号的特征序列。这个过程，我们称之为声学特征提取。这个特征能够表征出在这个时间窗内的语音信号相关信息。如下图所示：
这样，我们就能够将一段语音转化得到一个以帧为单位的特征序列。由于人在说话时的随机性，不可能得到两段完全一模一样的语音，即便是同一个人连续说同样的内容时，其语音时长和特性都不能完全一致。因此，一般而言每段语音得到的特征序列长度是不一样的。
在时间窗里采取的不同的信号处理方式，就会得到不同的特征，目前常用的特征有滤波器组fbank，梅尔频率倒谱系数MFCC以及感知线性预测系数PLP特征等。然而这些特征所含有的信息较为冗余，我们还需要进一步的方法将这些特征中所含有的说话人信息进行提纯。
百度内部的声纹建模实际采用两个模型融合来完成：
这是目前被广泛采用的声纹识别系统。其主要特点就是将之前提取的声学特征通过按照一定的发声单元对齐后投影到一个较低的线性空间中，然后进行说话人信息的挖掘。直观上来说，可以理解成是在挖掘“不同的人在发同一个音时的区别是什么”。
首先我们会用大量的数据训练一个能够将声学特征很好的对应到某一发声单元的神经网络，如下图所示：
这样，每一帧特征通过神经网络后，就会被分配到某一发声单元上去。然后，我们会对每一句话在所有的发声单元进行逐个统计，按照每个发声单元没单位统计得到相应的信息。这样，对于每一句话我们就会得到一个高维的特征矢量。
在得到高维的特征矢量后，我们就会采用一种称之为total variability的建模方法对高维特征进行建模：
M=m+Tw
其中m是所有训练数据得到的均值超矢量，M则是每一句话的超矢量，T是奇通过大量数据训练得到的载荷空间矩阵，w则是降维后得到的ivector特征矢量，根据任务情况而言，一般取几百维。最后，对这个ivector采用概率线性判别分析PLDA建模，从而挖掘出说话人的信息。
发声单元包括大概五千个特征，这些特征就包括两种情况。一种情况就是你在说什么，具体对应说话内容的文本空间；第二种情况是你的声音是什么样的，你的特征是什么，具体对应说话音调等声音特征。在这五千个特征里面，其中90%是说话的内容，10%是声音的特征，百度从中提取400个特征。输入两端人声对比的时候就比对这400个特征。
上一套方法还借鉴了一些语音学的知识(采用了语音识别中的发声单元分类网络)，那么基于端到端深度学习的说话人信息提取则是一个纯粹的数据驱动的方式。通过百度的海量数据样本以及非常深的卷积神经网络来让机器自动的去发掘声学特征中的说话人信息差异，从而提取出声学特征中的说话人信息表示。
我们首先通过海量的声纹数据训练一个深度卷积神经网络，其输出的类别就是说话人的ID，实际训练中我们使用了数万个ID来进行网络的训练。从而得到了能够有效表征说话人特性底座网络。在根据特定场景的任务进行自适应调优。具体过程如下图所示：
在完成网络的训练后，我们就得到了一个能够提取说话人差异信息的网络，对每一句话我们通过该网络就得到了说话人的特征。
端对端的系统，通过深度学习让机器自动挖掘声学特征中说话人的信息差异，用了2万个人、共5千个小时左右的数据去训练。该端对端网络会分析每段语音中的1020个特征，分析不同语音下同一特征像不像。这个端对端的网络的目标是输入两段声音，判断是不是同一个人说的话。
两套系统最后在得分域上进行了加权融合，从而给出最后的判决结果。
地震干扰波及特征
地震震源激发以后，在地质介质中产生的振动之总和就是波场u（x，y，z，t）。在地震勘探野外数据采集中，地震仪器可接收到观测点处的所有振动。在这些振动中，有些对勘探有用，有些对勘探无用，我们把用于解决地质任务的波场称为有效波，而把所有妨碍有效波识别和追踪的其他波场称为干扰波。由于地震勘探方法及其解决地质任务的不同，所需要记录的波的种类和形式亦不同，有些波在某种情况为有效波，而在另外一种情况就被划为干扰，例如在反射纵波法勘探中，只有反射纵波为有效波，而其他均属于干扰波范畴。在折射波法勘探中，反射波又被视为干扰波，等等。干扰波的产生一般与震源、激发方式、激发点介质特性、激发接收环境、表层介质结构以及地下介质结构有关。例如当震源附近地表介质不均匀，炸药包和它在井中安置方式不正确，激发纵波时也会产生一定的横波和面波，等等。在地震勘探中有相当大的工作量是在和干扰波做斗争，即如何降低或消除干扰，提高信噪比，因此认识干扰波的特征及形成机制，对于在激发和接收中最大限度抑制干扰波是很重要的。干扰波又分规则干扰波和随机干扰波两类，前者在时间上的出现具有规律性，其波形有一定的主频和视速度，后者在时间上出现具有随机性，无明显的主频和视速度。9.3.1 规则干扰波9.3.1.1 声波在坑中、浅井（或浅水中）、空中用炸药爆炸或用重锤撞击地面时，都能产生声波。其特点是速度稳定（340 m/s左右），频率高，延续时间长，在地震记录上呈现强而尖锐的波至，如图9-12。图9-12 声波干扰记录9.3.1.2 面波当震源较浅时，在大地和空气的分界面附近，由震源激发直接产生面波。它们的传播速度略小于横波，频率低（有时只有几赫［兹］），能量沿地表垂直方向衰减快，沿水平方向衰减缓慢，延续时间长，在地震记录上呈扫帚状，且有频散现象，见图9-13。面波虽然在某种情况下包含着对解释而言是有用的信息，但通常被认为是干扰。图9-13 面波记录图9.3.1.3 工业电干扰当地震测线通过高压输电线路时，地震检波器电缆会感应50 Hz的电压，形成在整张地震记录上或部分记录道上出现50 Hz的正弦干扰波。其振幅大小受输电电压、输电线粗细、检波器电缆与输电线的距离、检波器电缆的漏电情况等制约。9.3.1.4 虚反射虚反射是指从震源首先向上到达地面发生反射，然后向下传播再从地下界面反射的波，它伴随在由震源直接向下传播经界面反射的正常一次波之后。由于它的干涉使正常反射波波形复杂化，相位数目增多，虚反射的波形、频率、视速度甚至有时振幅都与正常反射相似，难以分辨，利用垂直叠加或反褶积有可能压制它。图9-14表示了具有虚反射（伴随波）的记录。图9-14 伴随波的记录9.3.1.5 多次反射当地下深部存在强波阻抗界面时能产生多次反射波。其特点与正常反射波相似，只是传播速度低于相同t0时间的正常反射波，时距曲线斜率大，对于简单的多次波，其旅行时间与对应的一次波近似为倍数关系。9.3.2 不规则干扰9.3.2.1 微震与激发震源无关的地面扰动统称为微震。它主要是由风吹、草动、海浪、水流动、人畜走动、机器开动、交通运输等外力随机产生。此外，也可由地表土壤质点的旋转运动所造成。微震干扰的特点是频带宽（1～150 Hz），统计相关半径为6～9 m，强度不一，取决于激发接收瞬间的周围条件。9.3.2.2 低频、高频背景在沼泽、流沙、泥炭沼泽等疏松介质中激发地震波时，这些介质的固有振动构成低频背景（10～30 Hz）。爆炸时（尤其是在坚硬的岩石中激发时），波传播到浅部不均匀体（例如砾石、多孔石灰岩等）上产生的散射构成高频的干扰背景（80～200 Hz）。低、高频背景的特点是在整张记录上出现，而且显得杂乱无章。除了上述按相关性的分类外，还有另一种分类方法，即把干扰分为环境噪声和与震源有关的噪声。前者是没有地震激发就存在于记录中，包括微震和工业电干扰等；后者均由地震激发产生，如面波、多次波等等。综上所述，干扰与有效波之间在动力学和运动学方面的差异主要表现在：①频谱差异，②视速度差异，③到达时间差异。因此，决定了可用滤波、方向特性、相关性等来提高信噪比，并对地震勘探仪器、观测方式，处理技术等提出相应的要求。
地震干扰波的类型及其特征
根据干扰波的特点可将它们分为两大类:规则干扰波(相干噪声)，不规则干扰波(非相干燥声)。前者在一些接收点上的出现具有规律性，后者在一些接收点上的出现没有相似性。在接收有效波的同时总是有这两类干扰波存在，因此，地震勘探自始至终都有压制干扰波提高信噪比的问题，为此，有必要了解干扰波的特点及其形成机制。1.规则干扰波规则干扰波包括如下波(图3-1、3-2)。(1)声波:在坑中、浅井(或者浅水中)、空中用炸药爆炸或者用重锤撞击地面时，都能产生声波。其特点是速度稳定(340m/s左右)，频率高，延续时间长，在地震记录上呈现强而尖锐的波至(图3-1)。图3-1 陆地地震数据中的噪声(2)面波:当震源较浅时，在大地和空气的分界面附近，由震源激发可直接产生面波。它们的传播速度略小于横波，频率低(有时只有十几赫兹)，能量沿垂向方向衰减快，沿水平方向衰减缓慢，延续时间长，在地震记录上呈扫帚状，且有频散现象(图3-1)。虽然通常被认为是干扰，面波也包含着近地表层有用的信息，故有专门的面波勘探方法。(3)工业电干扰:当地震测线通过高压输电线路时，地震检波器电缆会感应50Hz的电压，形成在整张地震记录上或部分记录道上出现50Hz的正弦干扰波(图3-1)，称为工业电干扰波。其振幅大小受输电电压、输电线粗细、检波器电缆与输电线的距离、检波器电缆的漏电情况等制约。(4)虚反射:虚反射是指从震源首先向上到达地面发生反射，然后向下传播再从地下界面反射的波，它伴随在由震源直接向下传播经界面反射的正常一次波之后，又称为伴随波。由于它的干扰使正常反射波波形复杂化，相位数目增多。虚反射的波形、频率、视速度，甚至有时振幅都与正常反射相似，难以分辨，利用垂直叠加或者反褶积有可能压制它。图3-2a表示具有虚反射，即伴随波的记录。(5)多次反射:当地下深部存在强波阻抗界面时能产生多次反射波。其特点与正常反射波相似，只是传播速度低于相同t0时间的正常反射波，时距曲线斜率大，对于简单的多次波，其旅行时间与对应的一次波近似为倍数关系。(6)重复冲击:在井中和水中爆炸时，爆炸产生的气泡的脉动作用形成重复冲击，其特点是波的视速度与一次波相同，使后来的正常反射受到干扰(图3-2b)。(7)侧面波:在海洋地震勘探中，如果测线两旁海底有巨大凸起物(如暗礁、沉船)，那就有可能产生侧反射波，水中侧反射的特点是视速度为海水的波速(1500m/s)(图3-2c)。陆地勘探时，在地形变化剧烈的黄土高原或陡地层情况下也会产生侧反射。(8)底波:在浅海地震勘探时，如果靠近海底激发，就会在淤泥底面产生类似于面波形状的底波，其特点是频率低，视速度小(大约10Hz～20Hz，1000m/s)，横向衰减慢，延续时间长(图3-2d)。图3-2 规则干扰波(9)交混回响和鸣震:交混回响是海洋地震勘探时海水层中多次反射的总效应，也叫鸣震。有时也专指浅水层中相继到来的多次波互相混合在一起所形成稳定的正弦振荡的情况，而不包括分开的相邻多次波。有时陆地上也记录到混响见图3-1。目前在数字处理时主要用反褶积来消除其影响。2.不规则干扰(1)微震:与激发震源无关的地面扰动统称为微震。它主要是由于风吹、草动、海浪、水流动、人畜走动、机器开动、交通运输等外力随机产生，此外也可以由地表土壤质点的旋转运动所造成。微震干扰的特点是频带宽(1Hz～150Hz)，统计相关半径为6m～9m，强度不一，取决于激发接收瞬间的周围条件。(2)低频、高频背景:在沼泽、流沙、泥炭沼泽等疏松介质中激发地震波时，这些介质的固有振动构成低频背景(10Hz～30Hz)。爆炸时(尤其是在坚硬的岩石中激发时)，波传播到浅部不均匀体(例如砾石、多孔石灰岩等)上产生的散射构成高频的干扰背景(80Hz～200Hz)。低、高频背景的特点是在整张记录上出现，而且显得杂乱无章。除了上述按相关性的分类外。还有另一个分类方法，即把干扰分为环境噪声和震源有关的噪声。前者是没有地震激发就存在于记录中，包括微震和工业电子干扰等;后者均由地震激发产生，如面波、多次波等等。综上所述，干扰与有效波之间在动力学和运动学方面的差异主要表现在①频谱差异;②视速度差异;③到达时间差异。因此，决定了可用滤波、方向特性、相干性等来提高信噪比，并对地震勘探仪器、观测方式、处理技术等提出相应的要求。
超声波指纹解锁是什么意思
超声波指纹解锁是一种手机上用的解锁方式。超声波指纹解锁技术与基于电容式触摸屏的指纹技术相比具有诸多独特优势，包括能够穿透由玻璃、铝、不锈钢、蓝宝石或塑料制成的智能手机外壳进行扫描。这种独一无二的优势为Qualcomm Technologies的OEM客户设计新一代优雅、创新和差异化的终端提供了灵活性。此外，用户体验的提升体现在扫描能够不受手指上可能存在的污物影响，例如汗水、护手霜或凝露等，从而提供一种更稳定、更精确的认证方法。此外，QTI基于超声波的解决方案利用声波直接穿过皮肤表层，识别出当前基于电容式触摸屏的指纹技术无法识别出的三维细节和独特指纹特征，包括指纹脊线和汗毛孔等。这样能够产生细节丰富，难于仿制的指纹表面图。超声波指纹解锁技术的优势：优势一：超声波解锁最明显的优势就是解锁速度快识别准确，相比传统的光学指纹解锁，超声波指纹解锁的速度要快好几倍，而且准确率也高很多，在解锁体验上好会好上几个等级。优势二：超声波指纹的录入简单，传统光学指纹录入需要按压十几次才能成功，而刚发布的iQOO8 Pro的超声波指纹只需要录入一次即可，非常简单实用。
超声波指纹识别具有哪些意义
超声波指纹识别具有哪些意义呢？超声波指纹技术与基于电容式触摸屏的指纹技术相比具有诸多独特优势，包括能够穿透由玻璃、铝、不锈钢、蓝宝石或塑料制成的智能手机外壳进行扫描。
首先，超声波指纹识别顾名思义就是利用超声波扫描指纹完成指纹识别。
超声波指纹技术与基于电容式触摸屏的指纹技术相比具有诸多独特优势，包括能够穿透由玻璃、不锈钢、蓝宝石或塑料制成的智能手机外壳进行扫描，克服传统指纹因为汗水，油脂，污垢而不能解锁手机的难题，技术虽好不过超声波指纹识别目前还不算完全成熟，在小米5S之前，有采用超声波指纹识别的手机依然是后置开孔方案，小米5S是第一款无孔式超声波指纹识别手机。
其次，实际解锁体验，对比机型是小米5，小米5采用的'是瑞典FPC的指纹识别方案，FPC是目前安卓阵营市占率最高的指纹识别厂商，其指纹识别速度快，准确率高，是目前较为成熟体验较好的指纹识别。
然后，与传统电容式指纹识别相比，超声波指纹识别的意义在于：
①为了美：指纹识别不应该是手机设计的累赘，避免因指纹识别额外开孔。
②为了更好用：克服电容指纹有水情况不能解锁问题，满足湿手解锁需求。
接着，随着产业链的成熟，指纹识别行业出货量较大的FPC、Synaptics以及汇顶科技都做了充足的准备，明年应该会看到许多搭载无孔指纹识别方案的手机，也许作为潮流引领者的苹果公司会带来更多惊喜。
最后，不论是电容式指纹识别还是超声波指纹识别，都在朝着无孔式指纹识别方向迈进。甚至是更高一级的直接集成在手机触控面板中，而不管是什么指纹识别技术，使用体验好才是最重要的，消费者并不关心技术的实现原理，好用才是最真切的。超声波指纹识别相比电容式指纹识别有着天然的优势，但开发难度较大，超声波指纹会是未来的趋势，不过需要时间完善技术。
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?
语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。
基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【摘要】
语音识别的过程是什么?语音识别的方法有哪几种?【提问】
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这么慢【提问】
亲，感谢您的耐心等待，已帮您查到的结果是“语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。提取的特征参数必须满足以下的要求: (1)提取的特征参数能有效地代表语音特征,具有很好的区分性; (2)各阶参数之间有良好的独立性; (3)特征参数要计算方便,最好有高效的算法,以保证语音识别的实时实现。，希望能帮到您!如果您对我的服务满意，辛苦您用您宝贵的发财手给我点个赞【回答】
不好意思小哥哥妹子迷糊了刚才[流泪]【回答】
语音识别的方法主要包括基于声道模型和语音知识的方法、模式匹配方法、人工神经网络方法3种。
基于声道模型和语音知识的方法起步较早，在语音识别技术提出的最初就出现了相关研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的程度。模式匹配常用的技术有动态时间规整（DTW）和矢量量化（VQ），统计型模型方法常见的是隐马尔可夫模型；语音识别常用的神经网络有反向传播（BP）网络、径向基函数网络（RBF）及新兴的小波网络。一个完整的基于统计的语音识别系统可大致分为语音信号预处理与特征提取、声学模型与模式匹配、语言模型与语言处理3部分。语音识别目前在自适应能力、健壮性等方面存在一些问题。比如IMB的 Via Voice和 Asiaworks的SPK都需要用户在使用前进行几百句话的训练，以让计算机适应用户的声音特征。大量的训练加大了用户和系统的负担，并且某些应用无法对单个消费者进行训练，限制了语音识别技术的进一步应用。环境杂音或嗓音对语音识别效果影响非常大，目前在公共场合很难实现有效的语音识别。另外，目前的声学模型和语音模型只允许用户使用特定语音进行特定词汇的识别，对语言混合识别和无限词汇识别很难奏效。【回答】
?研究人和计算机之间信息交换的人工智能领域外围技术是（ ）？ \x09
?【提问】
?以下（ ）不是目前人工智能技术发展研究的重点趋势。
?【提问】
亲都睡觉了你还发啊【回答】
人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换,主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换,是人工智能领域的重要的外围技术【回答】
最后一个你把答案给我发来【回答】
语音识别的技术原理是什么?
语音识别的技术原理是将一段语音信号转换成相对应的文本信息，系统主要包含特征提取、声学模型，语言模型以及字典与解码四大部分，其中为了更有效地提取特征往往还需要对所采集到的声音信号进行滤波、分帧等预处理工作，把要分析的信号从原始信号中提取出来。之后，特征提取工作将声音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量；声学模型中再根据声学特性计算每一个特征向量在声学特征上的得分；而语言模型则根据语言学相关的理论，计算该声音信号对应可能词组序列的概率；最后根据已有的字典，对词组序列进行解码，得到最后可能的文本表示。作为语音识别的前提与基础，语音信号的预处理过程至关重要。在最终进行模板匹配的时候，是将输入语音信号的特征参数同模板库中的特征参数进行对比，因此，只有在预处理阶段得到能够表征语音信号本质特征的特征参数，才能够将这些特征参数进行匹配进行识别率高的语音识别。
