HARK学习（七）--ConstantLocalization
大概
持续输出常量音源位置结果的节点。有4个参数：ANGLES，ELEVATIONS，POWER，MIN_ID。因为这些参数都是Vector,多个位置结果可以被输出。
用法
何时用
该节点是当使用者想要对一个已知的声源定位结果做评价时使用。比如，当我们想要去判断问题是出在声音分离过程，还是声源定位错误。或者我们想在同一个声源定位情况下去评估声音分离的表现时。
典型连接
如图，两部分是在两个sheet里。其中LOOP是新建的一个sheet的名称，搭建完里面的网络后在MAIN中新建节点LOOP
输入输出与节点的属性
- 输入：没有输入
- 输出：SOURCES:
Vector<ObjectRef>型。固定的声源定位信息被输出。数据ObjectRef表示Source类型。 - 参数：
- ANGLES：
Vector<float>型。声源进来的角度（左右）。单位度。 - ELEVATIONS：
Vector<float>型。声源进来的角度（上下）。单位度。 - POWER：
Vector<float>型。设置声源的强度。单位dB。非强制的。默认设为1.0。 - MIN_ID:int型。这个值为每个声源分配的最小的ID。按照ANGLES，ELEVATIONS的顺序来分配。比如。MIN_IN=0,ANGLES=
<Vector<float>0 30>,那0度的生源的ID就是0（MIN_IN），30度的声源的ID就是1（整形，0+1=1）
- ANGLES：
转换
输入是球形坐标。
比如ANGLE： <Vector<float>a1,...aN>
ELEVATIONS: <Vector<float>e1,...eN>
那角度就是（a1,e1）这种球形坐标。
但我们实际输出是单位球上的直角坐标，(xi,yi,zi).
转换如下：
HARK学习（七）--ConstantLocalization相关推荐
- STL源码剖析学习七：stack和queue
STL源码剖析学习七:stack和queue stack是一种先进后出的数据结构,只有一个出口. 允许新增.删除.获取最顶端的元素,没有任何办法可以存取其他元素,不允许有遍历行为. 缺省情况下用deq ...
- OpenCV与图像处理学习七——传统图像分割之阈值法（固定阈值、自适应阈值、大津阈值）
OpenCV与图像处理学习七--传统图像分割之阈值法(固定阈值.自适应阈值.大津阈值) 一.固定阈值图像分割 1.1 直方图双峰法 1.2 OpenCV中的固定阈值分割 二.自动阈值图像分割 2.1 ...
- PyTorch框架学习七——自定义transforms方法
PyTorch框架学习七--自定义transforms方法 一.自定义transforms注意要素 二.自定义transforms步骤 三.自定义transforms实例:椒盐噪声 虽然前面的笔记介绍 ...
- Docker学习七：使用docker搭建Hadoop集群
本博客简单分享了如何在Docker上搭建Hadoop集群,我的电脑是Ubuntu20,听同学说wsl2有些命令不对,所以建议在虚拟机里按照Ubuntu或者直接安装双系统吧 Docker学习一:Dock ...
- （转）MyBatis框架的学习(七)——MyBatis逆向工程自动生成代码
http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/71909325 什么是逆向工程 MyBatis的一个主要的特点就是需要程序员自己编写sql,那么 ...
- RTKLIB专题学习(七)---精密单点定位实现初识（三）
RTKLIB专题学习(七)-精密单点定位实现初识(三) 上两篇我们介绍了RTKLIB中精密单点定位的大致流程,今天我们对照RTKLIB学习手册,来学习相应改正公式和误差源 1.在PPP模式中 RTKL ...
- 【数据库】ER图进行描述某系统之学习七
文章目录 [数据库]ER图进行描述某系统之学习七 一.前提准备 二.要求 三.分析 四.ER图 [数据库]ER图进行描述某系统之学习七 一.前提准备 二.要求 画出相应的ER图,使得可以从该ER图推导 ...
- Python+大数据-Python学习(七)
Python+大数据-Python学习(七) 1.文件的基本操作 文件打开的格式: file = open(文件路径,读写模式) - open默认打开的式r模式 文件路径:可以写相对路径,也可以写 ...
- springcloud学习(七)-Sidecar(多语言支持)
title: springcloud学习(七)-Sidecar(多语言支持) date: 2021-1-28 tags: 微服务 springcloud学习(七)-Sidecar(多语言支持) spr ...
最新文章
- System Center 2012 r2优点
- java产生随机数（学习）
- win10之dlib安装 c++调用
- DataSet的数据并发异常处理
- 第二周CoreiDRAW总结
- CSDN云计算是什么？云计算可以应用在哪些方面？
- Maven+SpringMVC+Dubbo 简单的入门demo配置（另一篇）
- 64位Oracle 11g 使用PL/SQL
- 使用Apache Ignite瘦客户端– Apache Ignite内部博客
- 新加坡暑假旅游攻略：一天玩转新加坡圣淘沙岛
- 2020牛客暑期多校训练营Groundhog and Gaming Time(数学期望，线段树，逆元)
- 南京大学用python玩转数据答案_2020中国大学mooc用Python玩转数据章节答案
- 十进制数与8421码、5421码、2421码以及余3码之间的部分转换
- dct变换可以用什么方法代替_「dct变换」DCT变换自学笔记 - seo实验室
- H ICPC Standings
- NLP-预训练模型-2020：Electra【预训练任务RTD（ReplacedTokenDetection）替代MLM；借鉴GAN；生成器+判别器；判别器用于下游；比RoBert预训练速度大幅提升】
- GIT 无法拉取，因为存在未提交的更改。 在重新拉取前提交或撤消更改
- WIN 7下配置Qt环境变量
- CTS(3)---CTS 测试的一点心得
- Python ---Tkinter 布局管理器：place