Tag: 加速框架

自动关联倒谱: 我试图检测来自麦克风的声音中的一些回声。回声将是周期性的，并有两种可能的偏移之一。我听说我需要自动关联信号的倒频谱来检测这些回波的存在。你能否使用Accelerate框架提供代码，显示如何检测audio数据中的回声？

希尔伯特变换（分析信号）使用苹果的加速框架？: 我在使用Apple的Accelerate Framework与C++相当的Hilbert变换的问题。我已经能够得到vDSP的FFTalgorithm，并且在Paul R的post的帮助下，得到了与Matlab相同的结果。我已经阅读了这两个：乔丹这个stackoverflow问题，并阅读了Matlabalgorithm（在“algorithm”子标题下）。总结algorithm分三个阶段：进行input的FFT。直stream和奈奎斯特之间的零reflection频率和双倍频率。对修改的正向FFT输出进行逆FFT。下面是每个阶段的Matlab和C ++的输出。这些示例使用以下数组： Matlab： m = [1 2 3 4 5 6 7 8]; C ++： float m[] = {1,2,3,4,5,6,7,8}; Matlab示例阶段1： 36.0000 + 0.0000i -4.0000 + 9.6569i -4.0000 + 4.0000i -4.0000 + 1.6569i -4.0000 + 0.0000i -4.0000 – 1.6569i -4.0000 – 4.0000i -4.0000 […]

在iOS上如何快速转换RGB24到BGR24？: 我使用Accelerate.framework的vImageConvert_RGB888toPlanar8和vImageConvert_Planar8toRGB888将RGB24转换为vImageConvert_Planar8toRGB888 ，但是当数据需要转换的时候非常大，比如3M或者4M，那么花费在这个上的时间大约是10ms。所以有人知道一些足够快的想法吗？我的代码是这样的： – (void)transformRGBToBGR:(const UInt8 *)pict{ rgb.data = (void *)pict; vImage_Error error = vImageConvert_RGB888toPlanar8(&rgb,&red,&green,&blue,kvImageNoFlags); if (error != kvImageNoError) { NSLog(@"vImageConvert_RGB888toARGB8888 error"); } error = vImageConvert_Planar8toRGB888(&blue,&green,&red,&bgr,kvImageNoFlags); if (error != kvImageNoError) { NSLog(@"vImagePermuteChannels_ARGB8888 error"); } free((void *)pict); }

使用加速框架32位与64位快速matrix乘法: 我正在尝试使用Accelerate框架在Swift中进行matrix乘法。使用了vDSP_mmulD。这在iPhone6,6加iPad Air模拟器（所有64位体系结构）中都能很好地工作，但是在32位体系结构设备中没有任何作用。它看起来像vDSP_mmulD不被32位体系结构识别，程序不会生成。显示的错误信息是“使用未parsing的标识符'vDSP_mmulD'”有没有人看到这个错误？请让我知道你的想法。我正在使用Xcode 6.1。谢谢。

使用加速框架的iOS FFT快速检测？: 我已经读了一段时间的FFT和音高检测，但是我在拼接时遇到了麻烦。我已经研究出加速框架可能是最好的方法，我已经阅读了苹果的示例代码，看看如何使用它的FFT。如果我想要实时运行音高检测，那么FFT的input数据是多less？我只是从麦克风传入audiostream？我将如何做到这一点？另外，在得到FFT输出后，我怎样才能从中得到频率？我到处读书，找不到任何例子或解释呢？谢谢你的帮助。

ios基本image processing提取红色通道: 直接前进我需要从图像中提取颜色成分，通常在Matlab中，select红色的第一个matrix。在加速框架领域，哪些文档是基于参考的，我无法find一个简单的方法来做到这一点，而不需要parsinggraphics上下文。提前致谢！！

使用Accelerate框架对无符号8位整数进行求和: 我可以使用Accelerate Framework将无符号的8位整数数组求和，而无需转换为浮点数组。我目前的做法是： vDSP_vfltu8(intArray, 1, floatArray, 1, size); vDSP_sve(floatArray, 1, &result, size); 但vDSP_vfltu8相当慢。

来自AVAudioPCMBuffer的Spectrogram在Swift中使用Accelerate框架: 我试图在Swift中从AVAudioPCMBuffer生成一个光谱图。我在AVAudioMixerNode上安装一个tap，并用audio缓冲区接收一个callback。我想将缓冲区中的信号转换为[Float:Float]字典，其中键表示频率，值表示相应频率上的audio大小。我尝试使用苹果的加速框架，但我得到的结果似乎可疑。我相信这只是我转换信号的方式。我看了这篇博客文章以供参考。这是我有什么： self.audioEngine.mainMixerNode.installTapOnBus(0, bufferSize: 1024, format: nil, block: { buffer, when in let bufferSize: Int = Int(buffer.frameLength) // Set up the transform let log2n = UInt(round(log2(Double(bufferSize)))) let fftSetup = vDSP_create_fftsetup(log2n, Int32(kFFTRadix2)) // Create the complex split value to hold the output of the transform var realp = [Float](count: bufferSize/2, repeatedValue: […]

如何在iOS平台上实现快速图像filter: 我正在iOS应用程序中，用户可以应用一组照片filter。每个filter基本上都是使用特定参数设置的Photoshop动作。这一行动是：级别调整亮度/对比度色相饱和度单个和多个叠加我在我的代码中重复了所有这些操作，使用循环遍历图像中所有像素的算术expression式。但是，当我在iPhone 4上运行我的应用程序时，每个filter都需要大约3-4秒的时间才能应用，这是用户等待的时间。图像大小为640 x 640像素，是我视图尺寸的2倍，因为它显示在视网膜显示屏上。我发现我的主要问题是每次需要调整伽玛时调用pow（）C函数的级别修改。我使用浮动不当然，因为ARMv6和ARMv7双打慢。试图启用和禁用拇指，并得到相同的结果。在我的应用程序中最简单的filter的例子是运行相当快（2秒）。其他filter包括更多的expression式和pow（）调用，从而使它们变慢。 https://gist.github.com/1156760 我见过一些使用Accelerate Framework vDSPmatrix转换的解决scheme，以便快速修改图像。我也看到了OpenGL ES解决scheme。我不确定他们能否满足我的需求。但可能这只是把我的变化集合转换成一个好的卷积matrix的问题？任何意见将是有益的。谢谢，安德烈。