1.玩的算算法就是心跳 —— 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率
2.G.711编码原理
3.有码变高清！连头发都能还原的法源AI马赛克修复神器出现了
4.“ADPCM”是什么意思？
5.AI去AV马赛克，开发者被抓了
6.GitHub 标星 1W，下载推荐三个可以去除马赛克得开源项目：PULSE、算算法TecoGAN、法源Depix

玩的下载体检宝 app 源码就是心跳 —— 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率

       深入探索脉搏世界 —— PulseSensor 在STMF上的应用

       PulseSensor，作为一款用于心率检测的算算法光电传感器，以其开源特性在 Arduino 项目中广受欢迎。法源本文将带您通过STMF的下载 ADC 模块，从硬件配置到心率算法，算算法再到实际操作，法源全方位解读其在单片机上的下载应用，体验心跳的算算法测量过程。

       该传感器的法源特点包括：供电电压3.3~5V，采用光反射信号（PPG）检测，下载输出模拟信号范围0~VCC，电流消耗约为4mA（5V下）。其工作原理是利用人体血管脉动影响的透光率变化，经过滤波和放大，转化为模拟电压，单片机再将此信号转换为数字信号，计算出心率。

       硬件连接方面，只需将传感器的S、VCC和GND引脚与STMF的PA2、电源和地线相连。配置ADC时，选择位分辨率，macd能量柱背离源码单次转换，并采用APB2时钟的6分频，确保数据准确性。通过定时器控制ADC转换，然后进行数据处理，如十次AD转换值排序和平均值计算。

       验证数据准确性时，我们通过串口打印传感器输出的电压值，观察波形的波动。当通过遮挡传感器测量面的绿光，清晰可见的波峰波谷表明ADC已正常工作。

       计算心率的核心是处理相邻脉搏的时间间隔（IBI），通过测量两次脉搏之间的时间，除以得到BPM。识别有效脉搏的波峰是一项挑战，需要动态调整阈值以适应不同信号强度。特征点的选择是识别关键，官方推荐算法中选取信号上升到振幅一半的位置。

       在实际代码实现中，通过数据缓存和条件语句检测特征点，实时计算并打印心率值。最后，利用官方提供的Processing上位机，可以实时查看心率图和相关数据，只需调整串口数据格式以匹配软件解析。

       尽管PulseSensor有一定的局限性，但通过编程过程，突破出击副图源码我们可以更好地理解数据处理在实际应用中的重要性。这个过程不仅锻炼了编程技巧，也揭示了数据处理在可穿戴设备中不可或缺的角色。

G.编码原理

1、熟悉Ga/u两种格式的基本原理

2、熟悉两种压缩算法的实现步骤及提供源码实现

        G.是国际电信联盟ITU-T定制出来的一套语音压缩标准，它代表了对数PCM（logarithmic pulse-code modulation）抽样标准，是主流的波形声音编解码标准，主要用于电话。

        G. 标准下主要有两种压缩算法。

        G.将bit(uLaw)或者bit(aLaw)采样的PCM数据编码成8bit的数据流，播放的时候在将此8bit的数据还原成bit或者bit进行播放，不同于MPEG这种对于整体或者一段数据进行考虑再进行编解码的做法，G是波形编解码算法，就是一个sample对应一个编码，所以压缩比固定为：

        G.是将语音模拟信号进行一种非线性量化， 详细的资料可以在ITU 上下到相关的spec 。下面主要列出一些性能参数：

        G.（PCM方式）

        算法原理：

        A-law的公式如下，一般采用A=.6

        画出图来则是如下图，用x表示输入的采样值，F(x)表示通过A-law变换后的采样值，y是对F(x)进行量化后的采样值。

        由此可见

        对应反量化公式(即上面函数的反函数)：

        G.A输入的是位（S的高位），这种格式是经过特别设计的，便于数字设备进行快速运算。

        A-law如下表计算。

        示例：

        输入pcm数据为，二进制对应为（ ）

        二进制变换下排列组合方式（0 ）

        1、获取符号位最高位为0，取反，s=1

        2、获取强度位，查表，编码制应该是eee=

        3、获取高位样本wxyz=

        4、组合为，逢偶数为取反为，得到E6

        使用在北美和日本，输入的是位，编码算法就是查表，计算出：基础值+平均偏移值

        μ-law的公式如下，μ取值一般为

        相应的μ-law的计算方法如下表

        示例：

        输入pcm数据为

        1、取得范围值，查表得 + to + in intervals of

        2、得到基础值为0xA0

        3、得到间隔数为

        4、得到区间基本值

        5、当前值和区间基本值差异-=

        6、偏移值=/间隔数=/，取整得到

        7、输出为0xA0+=0xAC

        A-law和u-law画在同一个坐标轴中就能发现A-law在低强度信号下，精度要稍微高一些。

        实际应用中，我们确实可以用浮点数计算的方式把F(x)结果计算出来，然后进行量化，但是这样一来计算量会比较大，实际上对于A-law（A=.6时），是采用折线近似的方式来计算的，而μ-law（μ=时）则是段折线近似的方式。

        G尽管是一种非常古老的话音编码算法，原理和计算也比较简单，但是其中用到的一些基本原理同样在其他编码算法中得到了应用，对其进行深入的了解有助于更好的理解其他的算法。

有码变高清！连头发都能还原的AI马赛克修复神器出现了

       在数字世界中，马赛克仿佛一把双刃剑，既保护着我们的隐私，又在某些场合成为美感的挑战。人们对它既爱又恨，一方面渴望掩盖个人信息，另一方面又渴望那些被马赛克遮盖的内容重见天日。有人甚至戏称马赛克为“文明的阻碍”，但这是否意味着我们能够轻易“去码”呢？

       许多人误以为，只要有技术，就能去除马赛克。然而，马赛克的奥秘并非如此简单。它的原理在于，选定一个像素区域后，取其中的一个像素颜色覆盖整个范围，其他像素信息则被永久性地抹去。这种信息的丢失是不可逆的，就像密码保护的账号，轻易破解不等于真正的密码。

       尽管市面上充斥着号称“去马赛克”、“还原马赛克”的工具，但大多数只是大阳线报警主图源码打着这样的旗号，实际效果并不尽如人意。直到AI技术的飞速发展，尤其是图像识别领域的突破，一种名为SR超分辨率的AI去马赛克工具应运而生。高分辨率的蕴含丰富细节，AI通过精准理解像素是线条还是色彩过渡，逐步填补缺失，将模糊的图像提升到高清级别。

       以前，我们只能从低分辨率到低，而AI却能逆向操作，将模糊的马赛克像素“画”出更清晰的图像，如杜克大学的PULSE算法，它并不单纯地通过“脑补”填充像素，而是生成高清大图后降低分辨率，寻找与原图最匹配的版本。这项技术在医学、显微镜等领域有广泛的应用，例如，即使面部被重重马赛克覆盖，也能在细节上实现神还原，包括眉毛、睫毛、毛孔等。

       然而，值得注意的是，PULSE算法生成的mybatis源码视频教程是虚拟面孔，而非真实身份的复原，因此在身份识别上并无实际用途。尽管如此，这项技术的进步无疑为许多领域带来了新的可能性，但目前仍存在一定的局限性。网友们已经将这项技术玩得不亦乐乎，创造出各种魔性的人脸图像。

       总的来说，尽管AI去马赛克技术已经取得显著进步，但我们仍需明确，目前的技术尚未达到真正意义上的“去码”。马赛克作为隐私保护的有效手段，依然安全可靠。随着技术的不断发展，我们期待未来的去马赛克工具能带来更多的惊喜，但眼下，打码仍是保护个人信息的最佳选择。

“ADPCM”是什么意思？

       ADPCM，即Adaptive Differential Pulse Code Modulation的缩写，中文直译为“自适应差分脉冲编码调制”。这是一种在电信通信领域广泛应用的高效语音编码算法，通过自适应量化和预测技术对脉冲编码调制信号进行压缩。其英文流行度高，常用于语音信号的编码和压缩，如在RPE-LTP方案中的应用，以及与Mozer语音编码算法结合的改进方案。

       该算法的核心在于其自适应性，可以根据输入信号实时调整量化和预测策略，从而实现对语音信号的有效压缩。编码过程包括编码的概念和基本理论，以及具体的自适应量化和预测算法。ADPCM在电信、音频编码、数据传输等领域都有广泛应用，例如用于电话通信中的音频压缩，以减少带宽需求。

       总结起来，ADPCM是一种技术先进且实用的编码方法，其中文拼音为“zì shì yìng chā fēn mài chōng biān mǎ tiáo zhì”，在数字化语音处理中扮演着重要角色。尽管其信息来源于网络，但请注意，学习和交流时请自行甄别，确保信息的准确性和合规性。

AI去AV马赛克，开发者被抓了

       AI技术去除视频马赛克事件引起岛国内舆论关注。一位岁男性利用AI，购买软件后在网站上进行马赛克去除服务，并以“摆脱马赛克，享受清晰影片”为广告语吸引顾客。他按每部分钟的AV收取日元（约人民币），成本包括下载原版AV的日元和手工费日元（约人民币）。该男性提供服务共计次，非法获利约万日元（约人民币万）。被捕后承认上传张AI去除马赛克的成人图像，并贩售1万多段处理过的成人影片。警方指控其传播*秽物品和未经原制作公司授权擅自再加工，涉嫌侵害著作权。其实，AI还原技术与PS修图类似，只是通过AI令马赛克覆盖影像细致化，计算出原本颜色和形状。该事件引起关注，AI技术在不同领域的应用得到探讨，如英伟达与麻省理工学院、阿尔托大学合作的Noise2Noise项目在医疗领域应用，用于图像降噪，帮助医生查看更清晰的图像。此外，去除马赛克的软件如JavPlayer和PULSE受到关注，JavPlayer利用深度学习算法针对视频中的每一帧进行采样，通过AI运算还原马赛克像素点，但仅适用于薄码视频，还原效果与原图存在误差。杜克大学开发的PULSE算法通过生成高清大图，与原始图对比找出匹配度最高的图像，效果显著，但还原后的图像与原图存在较大误差。去除马赛克技术的应用广泛，不仅限于修复或视频，也适用于其他领域的图像处理。

GitHub 标星 1W，推荐三个可以去除马赛克得开源项目：PULSE、TecoGAN、Depix

       马赛克，人类文明的绊脚石，让许多经典作品失去原有的纯真与美好。但去除马赛克的技术，成为了一种新奇且实用的尝试。在开源社区中，有三个项目为去除马赛克提供了可能：PULSE、TecoGAN、Depix。这些项目利用先进的算法，尝试从马赛克中“脑补”出原图，为用户带来了新的解决方案。

       去除马赛克的挑战在于，马赛克的生成过程是不可逆的。但通过学习大量的数据，计算机可以模仿人类的视觉能力，对被打码的进行复原。这种技术背后的核心思想是生成对抗网络（GAN），它能够通过不断迭代，让生成器的“脑补”能力越来越强。

       其中，PULSE（Photo Upsampling via Latent Space Exploration）算法是基于GAN，通过增加像素点实现去码或高清化。这个算法已经开源，并且受到了广泛的欢迎，目前拥有4.6K的星标。

       另一个开源项目TecoGAN，以视频去码和超分辨率处理见长，目前在GitHub上有3.1K的星标。这个项目能够处理视频中的马赛克问题，并且通过集成到其他软件中，如JavPlayer，为用户提供了一种方便快捷的解决方案。

       通过这些开源项目的实现，用户可以探索去除马赛克的技术，体验AI在图像处理领域的强大能力。无论是PULSE还是TecoGAN，都为去除马赛克提供了一种可行的途径，使得和视频的原始内容得以恢复，为用户带来了更加真实的视觉体验。

图像超分：基于飞桨复现PULSE

       基于飞桨的PULSE图像超分复现项目，利用预训练的GAN进行自监督的高分辨率图像生成，通过探索生成模型的潜在空间来提升图像质量，特别适用于处理大比例的图像超分辨率任务。以下是项目的关键点：

       复现的PULSE方法主要利用预先训练的GAN，通过迭代优化latent vector，生成的HR图像在下采样后尽可能接近原始LR图像。在 celeba HQ 数据集中，x的经过次迭代，paddle版本的平均NIQE值优于torch版本，显示出更好的图像质量。

       项目的输入数据为x的CelebA-HQ人脸数据集，包含丰富的图像信息，可用于人脸生成、识别和编辑。数据集已附在项目中，只需解压后即可使用。

       要快速开始，可以通过在线notebook或终端运行run.py，代码结构清晰，包括styleGan的预训练模型、核心算法pulse.py、损失函数和优化器等模块。你还可以根据需要调整参数以优化模型表现。

       模型信息方面，项目提供了详细的代码结构和参数说明，方便用户理解和操作。