Reverberation Time Estimation

The rt_script.m is the main program. It generates a text file and a PDF report to log the estimated reverberation time. Two measurement methods can be used: 1) Speaker On-Speaker Off Method, and 2) Balloon Burst Method. The documentation provides basic programs for both methods. It has been found th

Optimal State Estimation Errata In the realm of optimal state estimation, several key updates and corrections have been identified. It is crucial to pay attention to these errata for ensuring accurate modeling and estimation. The most common issues relate to incorrect assumptions about system dynami

在现代谱估计中，Capon算法是一种有效的方法，广泛应用于信号处理。使用MATLAB实现该算法，可以提高谱估计的精度。关键步骤包括：数据预处理、构建协方差矩阵、计算谱密度等。掌握这些步骤，可以更好地理解和应用Capon算法。

在DOA估计中，DML (deterministic ML) 和 SML (stochastic ML) 是两种重要的算法。相关内容可参考《空间谱估计理论与算法》第5章和《阵列信号处理及Matlab实现》第4章，这些章节中的求解函数与《空间谱》第5章的表达形式兼容并可成功运行。

(4) Start the database to MOUNT state. (5) Modify the database's archive mode (from non-archive to archive mode) SQL> alter database archive log; Database altered. (6) Open the database SQL> alter database open; Database altered. (7) Validate the correctness of archive parameter settings SQL> archiv

为了研究混响室和开阔场中电磁辐射敏感度测试的相关性, 采用电磁仿真软件FEKO分别建立混响室和开阔场的物理模型。在混响室和开阔场共同的工作频带(170 MHz到1GHz范围)内选取6个频点(200,350,500,650,800,950 MHz)。在每个频点, 对放入混响室和开阔场中一个电小尺寸的单极子天线上的感应电流和其所在位置的电场强度分别进行计算, 对计算所得数据进行统计分析。结果表明: 混响室和开阔场中单极子归一化感应电流具有很好的相关性。

时间序列的入门书看了不少，这本《Time.Series.Analysis.With.Applications.in.R-Jonathan》算是比较平衡的一本。理论和应用都讲，讲得还挺自然。不是那种纯公式堆砌，也不是只教你点代码糊弄项目的书，读起来不会太累。 讲ARIMA的时候配了不少实际案例，是用R 语言建模的部分，代码清晰，思路也顺。你只要有点基础，看一遍就能上手试试自己的数据了。响应也快，调参不算复杂，适合做快速验证。 书里对协整和模型诊断讲得蛮细，像怎么判断残差白噪声、怎么做 Ljung-Box 检验这些都有，讲得还挺明白。你要是之前只用过 Excel 或者 SPSS 之类的做预测，读完

实时数据流的实战书，推荐你看《Practical Real-Time Data Processing and Analytics》这本资源。里面讲得蛮清楚，从 Apache Storm 的 Spouts、Bolts 到 Spark Streaming 的小批模式，再到 Flink 的 事件时间、状态管理这些点，都挺有价值的。 Storm 的消息流设计比较轻量，适合那种对延迟要求高的应用，比如风控系统。你要是用 Kafka 接数据，想快速出个报警结果，用 Storm 合适。 Spark Streaming就偏稳重一些。它走的是“微批”路线，适合跟 Spark 的整个生态打配合，比如你要用 Spa

Time Series Database (TSDB) is a database system specifically designed for efficiently storing, managing, and processing time series data. This type of data typically involves numerical values associated with specific timestamps, commonly found in monitoring, IoT, financial transactions, and operati

使用 Spark Streaming 进行实时分析 在当今数据驱动的世界里，实时数据分析变得至关重要。P.K. Gupta 和 Megh Computing 在 #HWCSAIS17 中提出了一种利用 Spark Streaming 结合 FPGA as a Service (FPGAaaS) 的技术来加速实时分析的方法。 Spark Streaming 用于实时分析 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个重要模块，它提供了对实时流数据处理的支持。通过微批处理的方式，Spark Streaming 能够高效地处理大量的流数据，并且能够与 Spark 的核心功能（如