❶ android音視頻【八】音頻基礎
前些文章講了視頻，我們開始音頻。
開始介紹前，先看一個聲音的波形圖：
聲音是一種壓力波，當敲擊鍵盤或者撞擊物體時，它們的震動會引起空氣的震動，使空氣產生疏密變化，由此就形成了一種聲波。
聲波的三要素是頻率、振幅、和波形，頻率代表音階的高低，振幅代表響度，波形代表音色。
頻率 ： 頻率 越高，波長越短，低頻聲響的波長則越長，所以更容易越過障礙物，能量衰減就小，聲音傳播的就遠。反之則會得到相反的結論。
振幅：用不同的力度敲擊物體，它的聲音大小不一樣，它的能量也不一樣，聲音越大振幅越高。
波形/音色： 音色就是在同樣的頻率（音調）和響度（振幅）下，敲擊鍵盤或者撞擊物體是完全不同的。波的形狀代表了聲音的音色。
如何進行聲音進行保存呢？ 對聲音的采樣常用麥克風等設備將聲音信號轉換成電信號，再用模/數轉換器將電信號轉換成一串用1和0表示的二進制數字（數字信號）。每秒對聲音采樣上萬次，獲得上萬個按照時間順序排列的二進制數字，然後將連續變化不斷的聲音轉化成了計算機可儲存並識別的二進制數字。
為了將模擬信號數字化，需要進行：采樣，量化，編碼。
首先要對模擬信號進行采樣，所謂采樣就是在時間軸上對信號進行數字化。根據奈奎斯特定理（也稱采樣定理），按比聲音最高頻率高 2 倍以上的頻率對聲音進行采樣，對於高質量的音頻信號，其頻率范圍在 20Hz ~ 20kHz ，所以采樣頻率一般為 44.1kHz ,這樣就保證采樣聲音達到 20kHz 也能被數字化，從而使得經過數字化處理之後，人耳聽到的聲音質量不會被降低。而所謂的 44.1 kHz 就是代表 1 s 會采樣 44100 次。
每個采樣又該如何表示呢？進行量化。量化是指在幅度軸上對信號進行數字化。量化位數越大，聲音的質量越高。常用的量化位數有8位、16位和32位。量化位數指用幾位二進制數來存儲采樣獲得的數據。量化位數為8即指用8位二進制數來存儲數據，如0001011
比如用 16 bit 的二進制信號來表示聲音的一個采樣，而 16 bit 所表示的范圍是 [-32768 , 32767] , 共有 65536 個可能取值，因此最終模擬的音頻信號在幅度上也分為了 65536 層。
編碼，就是按照一定的格式記錄采樣和量化後的數字數據，比如順序存儲或壓縮存儲等等。
這里涉及了很多種格式，通常所說的音頻的裸數據就是 PCM (Pulse Code Molation) 數據。描述一段 PCM 數據一般需要以下幾個概念：量化格式(sampleFormat)、采樣率（sampleRate）、聲道數 (channel) 。以 CD 的音質為例：量化格式為 16 bit （2 byte）,采樣率 44100 ，聲道數為 2 ，這些信息就描述了 CD 的音質。而對於聲音的格式，還有一個概念用來描述它的大小，稱為數據比特率，即 1s 時間內的比特數目，它用於衡量音頻數據單位時間內的容量大小。而對於 CD 音質的數據，比特率為多少呢？ 計算如下:
那麼在一分鍾里，這類 CD 音質的數據需要佔據多大的存儲空間呢？計算如下:
當然，如果 sampleFormat 更加精確 (比如用 4 個位元組來描述一個采樣)，或者 sampleRate 更加密集 (比如 48kHz 的采樣率)， 那麼所佔的存儲空間就會更大，同時能夠描述的聲音細節就會越精確。存儲的這段二進制數據即表示將模擬信號轉為數字信號了，以後就可以對這段二進制數據進行存儲，播放，復制，或者進行其它操作。
關於這3個過程，可以看下這篇文章，圖形表示采樣，量化，編碼的過程更容易理解。 https://www.bilibili.com/read/cv1771961/
所以說：
1）采樣：在時間軸上對信號數字化；
2）量化：在幅度軸上對信號數字化；
3）編碼：按一定格式記錄采樣和量化後的數字數據。
聲道（sound channel）是指聲音在錄制或播放時在不同空間位置採集或回放的相互獨立的音頻信號，所以聲道數也就是聲音錄制時的聲音源數量或者回放時相應的揚聲器數量。
常見的有：單聲道，立體聲道，4聲道，5.1聲道，7.1聲道等。在移動端一般是單聲道，立體聲道。
上面提到了 CD 音質的數據采樣格式，曾計算出每分鍾需要的存儲空間約為 10.09 MB ,如果僅僅是將其存儲在光碟或者硬碟中，可能是可以接受的，但是若要在網路中實時在線傳輸的話，那麼這個數據量可能就太大了，所以必須對其進行壓縮編碼。壓縮編碼的基本指標之一就是壓縮比，壓縮比通常小於 1 。壓縮演算法包括有損壓縮和無損壓縮。無損壓縮是指解壓後的數據可以完全復原。在常用的壓縮格式中，用的較多的是有損壓縮，有損壓縮是指解壓後的數據不能完全恢復，會丟失一部分信息，壓縮比越小，丟失的信息就比越多，信號還原後的失真就會越大。根據不同的應用場景 (包括存儲設備、傳輸網路環境、播放設備等)，可以選用不同的壓縮編碼演算法，如 PCM 、WAV、AAC 、MP3 、Ogg 等。
WAV 編碼就是在 PCM 數據格式的前面加了 44 個位元組，分別用來存儲 PCM 的采樣率、聲道數、數據格式等信息。
特點: 音質好，大量軟體支持。
場景: 多媒體開發的中間文件、保存音樂和音效素材。
MP3 具有不錯的壓縮比，使用 LAME 編碼 （MP3 編碼格式的一種實現）的中高碼率的 MP3 文件，聽感上非常接近源 WAV 文件，當然在不同的應用場景下，應該調整合適的參數以達到最好的效果。
特點: 音質在 128 Kbit/s 以上表現還不錯，壓縮比比較高，大量軟體和硬體都支持，兼容性好。
場景: 高比特率下對兼容性有要求的音樂欣賞。
AAC 是新一代的音頻有損壓縮技術，它通過一些附加的編碼技術(比如 PS 、SBR) 等，衍生出了 LC-AAC 、HE-AAC 、HE-AAC v2 三種主要的編碼格式。LC-AAC 是比較傳統的 AAC ,相對而言，其主要應用於中高碼率場景的編碼 (>=80Kbit/s) ; HE-AAC 相當於 AAC + SBR 主要應用於中低碼率的編碼 （<= 80Kbit/s）; 而新推出的 HE-AAC v2 相當於 AAC + SBR + PS 主要用於低碼率場景的編碼 (<= 48Kbit/s) 。事實上大部分編碼器都設置為 <= 48Kbit/s 自動啟用 PS 技術，而 > 48Kbit/s 則不加 PS ，相當於普通的 HE-AAC。
特點: 在小於 128Kbit/s 的碼率下表現優異，並且多用於視頻中的音頻編碼。
場景: 128 Kbit/s 以下的音頻編碼，多用於視頻中音頻軌的編碼。
Ogg 是一種非常有潛力的編碼，在各種碼率下都有比較優秀的表現，尤其是在中低碼率場景下。Ogg 除了音質好之外，還是完全免費的，這為 Ogg 獲得更多的支持打好了基礎，Ogg 有著非常出色的演算法，可以用更小的碼率達到更好的音質，128 Kbit/s 的 Ogg 比 192kbit/s 甚至更高碼率的 MP3 還要出色。但是目前因為還沒有媒體服務軟體的支持，因此基於 Ogg 的數字廣播還無法實現。Ogg 目前受支持的情況還不夠好，無論是軟體上的還是硬體上的支持，都無法和 MP3 相提並論。
特點: 可以用比 MP3 更小的碼率實現比 MP3 更好的音質，高中低碼率下均有良好的表現，兼容性不夠好，流媒體特性不支持。
場景: 語言聊天的音頻消息場景。
壓縮編碼的原理實際上就是壓縮調冗餘信號，冗餘信號是指哪些不能被人感知到的信號，包含人耳聽覺范圍之外的音頻信號以及被屏蔽掉的音頻信號等，這些冗餘信息進行編碼處理。
一般在音視頻通話，直播中，短視頻，以及大部分的視頻都是用aac編碼。
本篇主要是介紹了音頻的一些基礎知識和概念，對於後續學習音頻的編解碼有幫助，而不會一臉懵。
備注
❷ 裂縫測井識別
(一) 成像測井識別裂縫
裂縫在井壁電成像和聲成像測井圖上均表現為連續或間斷的深色條帶，其形狀取決於裂縫的產狀。垂直縫和水平縫分別為豎直的和水平的條帶，斜交縫為正弦波條帶狀，網狀縫為正弦波條帶狀、豎直的和水平的條帶的組合特徵。低角度裂縫、高角度縫和網狀縫3種裂縫性儲層的電成像測井響應特徵如圖4－21所示。
對裂縫性質的解釋主要要注意天然裂縫與層理、各種誘導裂縫，如鑽具振動形成的裂縫、重泥漿造成的壓裂縫、應力釋放裂縫和井眼崩落的區別。特別是應力釋放裂縫，既可在岩心上出現，也可在井壁上出現。在成像圖上的特徵為1組接近平行的高角度裂縫，且裂縫面十分規則。在常規測井解釋中，容易誤解釋為低孔高角度裂縫型儲層。當出現在岩心上時，很容易給岩心描述帶來錯覺，必須注意識別。其方法是看裂縫中有無泥漿侵入的痕跡，無侵入者為應力釋放裂縫。應力釋放裂縫只有1組，且裂縫面較為完整;而壓裂縫或為3組，或為一組不完整的，且僅出現在兩個對稱方向上的高角度裂縫。
根據X1井EMI圖像顯示特徵，在EMI測量井段內，裂縫較發育，類型有:斜交縫、高角度縫、網狀縫(表4－6)。
表4－6 X1井石炭系裂縫統計表
續表
圖4－21 X1井裂縫類型EMI圖像
斜交縫:傾角小於90°的開口縫，包括高角度斜交縫(傾角≥70°)、低角度斜交縫(10°≤傾角<70°)，EMI圖像顯示為黑色正弦曲線。EMI測量井段內發育有多組(數條)斜交縫。
高角度縫:傾角等於90°的開口縫，EMI圖像上表現為黑色豎線，縫寬不等，通常情況下兩條線相互平行，延伸較長。
網狀縫:由兩組以上產狀不同的裂縫相互切割的呈網狀的開口縫組成。本井石炭系網狀縫相對欠發育，網狀縫基本是與斜交縫交替發育。
(二) 常規測井識別裂縫
理論研究結果表明，深、淺雙側向電阻率的大小及差異性質除受流體性質影響外，還嚴重地受到另外兩個因素的控制。一是裂縫張開度、裂縫密度、裂縫產狀、裂縫徑向延伸等裂縫自身的特徵;二是岩石本身的電阻率。
1. 雙側向測井
(1) 裂縫性儲層在深、淺雙側向上的響應特徵
由於深、淺雙側向電阻率的大小及差異性質受流體性質、裂縫張開度、裂縫密度、裂縫產狀、裂縫徑向延伸以及岩石本身的電阻率影響。因此高角度裂縫(>75°)為主的儲層來說，深、淺雙側向出現正差異，且比值隨裂縫傾角、裂縫張開度、裂縫徑向延伸度、裂縫縱向穿層長度的增大而增大。對於低角度裂縫(<75°)，深淺側向出現負差異。此外還必須考慮到岩塊電阻率Rb的影響，即對同樣的裂縫，Rb越高，深淺雙側向的電阻率差異也越大。斜角縫、高角度縫和網狀縫三種裂縫性儲層的深、淺雙側向測井響應特徵分別如圖4－22～圖4－24。
圖4－22 X2井斜角縫測井響應特徵
(2) 裂縫性儲層在微球形聚焦測井曲線上的響應特徵
微球形聚焦測井具有比雙側向的徑向探測深度淺，垂直解析度高的特點，因此它受井眼和泥餅的影響比雙側向測井大，但它分辨裂縫的能力卻遠比雙側向強。因此，當井眼較規則時，微球形聚焦測井在裂縫段將發生比雙側向較多的起伏，且在雙側向電阻率背景上來回變化，如圖4－23。
2. 密度測井
密度測井測量的是岩石的體積密度，主要反映的是岩石的總孔隙度，而與孔隙的幾何形態無關。由於密度測井儀為極板推靠式儀器，當極板接觸到天然裂縫時會對密度測井產生較大影響。
圖4－23 X3井高角度縫測井響應特徵
圖4－24 X4井網狀縫測井響應特徵
3. 補償中子
與密度測井類似，補償中子測量的也是岩石的總孔隙度，不受孔隙幾何形態和分布的影響。補償中子由於其測井探測深度較大，而成為確定非均質的裂縫性火山岩油藏總孔隙度的有效方法。在裂縫性火山岩剖面層段上，補償中子顯示為相對高的孔隙度值，而且裂縫越發育，中子孔隙度就越大。與其他常規測井類似，補償中子也同樣只能指示裂縫帶的位置，不能確定裂縫的發育方向。
4. 聲波時差
裂縫在聲波時差曲線上的反應與井筒周圍裂縫的產狀及發育程度有關。聲波時差對高角度縫沒有反應，對低角度縫或網狀裂縫，聲波時差將相應增大。當遇到大的水平裂縫或網狀裂縫時，聲波能量急劇衰減而產生周波跳躍現象。因此利用聲波時差可以識別水平裂縫或網狀裂縫，但不能用於識別垂直裂縫。
(三) 地層傾角測井識別裂縫
地層傾角測井是探測天然裂縫的各種方法中較為有效的方法之一。用地層傾角測井資料識別裂縫的方法有:裂縫識別測井、電導率異常檢測、定向微電阻率、雙井徑曲線等。
1. 裂縫識別測井(FIL)
地層傾角的微電阻率曲線常在高阻背景上以低的電阻率異常顯示出裂縫。FIL是利用地層傾角的4條微電阻率曲線，按順序排列組合相鄰兩極板的4組重疊曲線(1－2，2－3，3－4，4－1)，裂縫則以明顯的高電導率異常顯示出來。當任一極板通過充滿高電導率泥漿的裂縫時，其電導率升高，重疊曲線出現幅度差。一般高傾角裂縫常以一組或兩組明顯的幅度差出現，垂直裂縫在兩條曲線上有較長井段的異常;而水平裂縫在4條重疊曲線上均有較短的異常。這種方法的缺點是不能准確地識別沉積構造和裂縫。
2. 利用電導率異常檢測識別火山岩裂縫
該方法是利用地層傾角測量的原始記錄在曲線對比垂向移動范圍所確定的井段上，求出各極板與相鄰兩個極板電導率的最小正差異值，並把此值疊加在該極板的方位曲線上。作為判別裂縫的標志，這種方法排除了由於層理所引起的電導率異常，突出了與裂縫有關的電導率異常。在電導率異常檢測DCA成果圖上，不僅可以直接顯示出裂縫的存在，而且直接給出了裂縫存在的方位。用該方法必須滿足下列3個條件:①電導率超過一定的水準，②電導率數值之差足夠大，③異常可以在極少數連續層位上探測到。
3. 雙井徑重疊法
雙井徑重疊是識別裂縫的一種重要方法，通常具有較好的使用效果。根據地層傾角測井曲線顯示的定向擴徑、橢圓形井眼及相對方位角曲線平直無明顯變化等，可以劃分出高角度裂縫層段。而且，根據擴徑方位或橢圓形井眼的長軸方向，可以確定高角度裂縫的方向。一般雙井徑曲線值與鑽頭直徑均相等為硬地層，雙井徑曲線值均小於鑽頭直徑為滲透層，雙井徑曲線值均大於鑽頭直徑為泥岩或疏鬆易塌層，雙井徑曲線值之一大於鑽頭直徑，另一等於或小於鑽頭直徑，呈橢圓形井眼，為高角度裂縫。
(四) 利用雙側向測井資料定性識別裂縫的實現方法
為了能有效識別出裂縫、優化單井射孔層段，從而更好地指導現場生產工作，在基於對眾多的成像測井資料與常規測井資料進行對比分析後，建立了天然裂縫的常規測井解釋模型。這種方法不同於裂縫孔隙度計算，是一種定性的判斷方法，其主要方法是首先提取成像測井資料中典型的裂縫，然後對常規測井資料進行標定，從而提取裂縫在常規測井資料中的響應特徵，然後針對這些特徵進行編寫識別程序，從而使用計算機對裂縫進行自動識別評價。
通過分析筆者發現當地層出現網狀縫或其他類型的斜交縫的時候，微球測井曲線一般會比較迅速地下穿雙側向，在非裂縫處微球一般會懸浮於雙側向之上。其原理為:井壁的張開裂縫會導致微球電阻率值(RXO)的急劇下降(張開裂縫中充滿泥漿所致)，依此可以識別裂縫發育井段。通過與成像測井對比發現，該方法可以識別多數的張開裂縫，但無法區別鑽井誘導裂縫。
其識別圖版為:
BRXO≤0.8並且BXOT≤0.8
則該井段為裂縫發育井段當RT≤70和RXO≤70的情況不能使用本方法判斷。
其中:BRXO=RXO/RXO1;
BXOT=RXO/RT。
式中:RXO———沖洗帶電阻率;
RT———地層真電阻率;
BRXO———沖洗帶電阻率變化幅度;
BXOT———沖洗帶電阻率與地層真電阻率幅度比;
RXO1———RXO曲線上當前深度點的上一個采樣點。
通過BRXO和BRXT的斜率大小來判斷裂縫的存在。
圖4－25是利用該方法進行裂縫識別的一個實例，圖中第三道裂縫指示曲線即是根據雙側向和微球形聚焦測井曲線計算得到的，它只是一條定性指示曲線。無量綱，代表該深度存在裂縫或裂縫發育的相對程度。
通過利用常規測井曲線計算判斷的儲層裂縫段與成像測井拾取的裂縫層段對比，認為利用常規測井資料判斷裂縫的方法是可行的，也是較為有效的。
(五) 基於測井曲線元的裂縫定量識別
針對火山岩裂縫性油氣藏裂縫測井識別這一難題，在充分分析其裂縫曲線元及其變化特徵的基礎上，刻畫了裂縫曲線元的數學特徵，建立了基於測井曲線元的裂縫概率模型，進而來計算裂縫發育的概率。
裂縫的存在對電性、放射性等各種物理性質均有不同程度的影響，其影響可在測井曲線元的變化形態上造成異常響應。由於各種測井方法對裂縫的敏感程度並非完全相同，加之某些非裂縫因素也可能引起與裂縫相同的異常響應。所以，用一、二種常規測井方法識別裂縫的准確性往往很低，在井眼條件較差的情況下尤其如此，而多種測井信息綜合反映裂縫的可能性明顯增大。因此，本節利用多種常規測井信息來建立基於測井曲線元的裂縫概率模型，進而來對研究工區的裂縫進行定量識別。
1. 裂縫曲線元及其特徵
在裂縫發育段，三側向電阻率曲線和微電阻率都比上下相鄰曲線段讀值降低，但不同的層段降低的程度有所不同。也就是說，同樣是裂縫發育段，曲線的形態還與岩性、層厚、泥漿電阻率、侵入深度等因素有關。而這些因素的影響都反映在曲線元的形態變化上。
圖4－25 X5井利用雙側向和微球形聚焦測井識別裂縫實例
為了便於准確地刻畫測井曲線的變化形態，引入了測井曲線元的概念。在測井曲線上，如果對曲線所考查的某一性質與鄰近的曲線段明顯不同，則把這樣的一段曲線稱為測井曲線元，簡稱為曲線元。記為
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
或者記為C∶C∈［a，b］。通常a，b為測井曲線的左右刻度。
假設Ci－1∈［a，b］、Ci∈［a，b］、Ci+1∈［a，b］分別為相鄰的3段曲線元，假設Ai－1，Ai，Ai+1表示相應曲線元的某一性質，ε1為一給定值，依據定義則有
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
式(4－13)中，F並不表示一種單純的映射，而是一種刻度，就是一種度量相鄰曲線元某一特徵的差別的方式。ε1是針對某一項待考察的指標給定的限定值，也就是劃分不同曲線元的截至值。
若已知Ci∈［a，b］為一曲線元，［a，b］為該曲線的左右刻度。有時這一區間也可限定在該段曲線的最大最小值之間。
曲線元的數理統計分析主要計算曲線元的均值μ、極差J、數學期望E、方差σ2或標准差σ等。在進行數理統計分析之前，先要有一個合理的假定條件，對於xi∈［a，b］，i=0，1，…，n取任意值的幾率都是相等的。因為對於某一段地層來說，在已知的值域內(比如曲線的左右刻度)，沒有任何理由讓某一項測井量(例如電阻率)只取某一值而不能為另外的值，也就是說，在值域測井量取任一個值的機會是均等的。因此對於任意點的概率Pi有
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
在這一假設條件下，測井曲線元的數學期望和方差就可以計算了。
根據關鍵井的岩心標定，裂縫在測井曲線上的變化特徵主要表現為三側向電阻率曲線出現高值背景上的降低，深淺電阻率的幅度差也有所減小，同時微電極曲線也表現為同樣的特徵。自然伽馬曲線沒有增大或增大很小，通過濾波可以消除。把這樣的曲線段稱為裂縫曲線元。
2. 火山岩儲層裂縫指標的定義
在實際處理過程中，考慮到火山岩地層岩性的復雜性，定義的裂縫指標有如下4種方式。
(1) 雙側向或雙感應幅度差
直接在綜合測井曲線圖(對數坐標)上找到緻密段和裂縫段的雙側向(或雙感應)幅度差絕對值，ΔRb和ΔRf。當前處理深度的電阻率幅差指示的裂縫概率為:
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
式中:P———裂縫概率;
ΔR———當前深度的電阻率對數的幅度差絕對值。
(2) 井徑測井曲線
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
式中:CAL———當前深度的井徑;
CALf和CALb———裂縫層段和緻密層段的井徑。
(3) 微球形聚焦測井
對微球形聚焦電阻率測井曲線的對數lg(x)進行濾波處理，得到濾波後的測井曲線lg(x)'，提取剩餘變化(Dx)，則裂縫概率:
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
式中:Dxf和Dxb分別為裂縫層段和緻密層段的剩餘變化值;Dx=lg(x)－lg(x)'。
(4) 其他曲線
對其他非電阻率測井曲線x進行濾波處理，得到濾波後的測井曲線x'，提取剩餘變化Δx=x－x'。
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
式中:Δxf和Δxb———裂縫層段和緻密層段的剩餘變化值。
上述指標除了雙側向取絕對值外，均考慮到裂縫特徵在曲線上的方向性。
3. 裂縫識別
一般測井采樣間距為12.5cm，岩心裂縫觀察表明裂縫的一般長度在1個采樣間距到幾十個采樣間距之間。因此，從采樣間距上考慮，如果要利用常規測井曲線識別裂縫，必須至少有3個采樣點，即2個采樣間距構成的裂縫。因為如果是2個采樣點，2個采樣點讀值的變化只可能是由大變小、相反或不變，3種之一，而不能構成裂縫曲線元由大變小再變大的變化特徵。這是根據常規測井曲線判斷裂縫存在的必要條件。一條裂縫的延伸長度必須至少大於12.5cm×2cm才能夠被常規測井曲線識別到。從測井解釋的角度說，常規測井資料識別的裂縫長度至少是25cm。
根據裂縫曲線元的特徵編制了基於測井曲線元的計算機裂縫識別軟體系統，其識別過程如下。
1) 測井數據錄入。
2) 判斷原始數據文件是否有三側向曲線和微電極曲線，或二者之一。如果都沒有，則無法進行裂縫識別，退出系統。
3) 測井資料校正和數據標准化。資料校正是正確識別的前提，數據標准化便於進行曲線元擬合和計算曲線元的數字特徵。該軟體主要採用了極差標准化、極差正規化和標准差標准化3種方法。
4) 讀入分層數據。研究中只對砂岩儲層段進行了裂縫識別，對泥岩未處理，所以在識別之前先要讀入分層數據。如果該井還沒有分層，必須先分層。
5) 曲線元濾波。濾波主要是消除曲線上微小的擾動，因為它會影響到對裂縫曲線元識別。濾波方法多採用加權滑動平均法，如鍾型函數或漢明函數等，也可採用卡爾曼濾波。
6) 從第1層開始，逐點判斷電阻率與鄰近上下兩個采樣點關系，設存在xi－1，xi，xi+1為3個相鄰的采樣點，並且給定ε為一門限值，如果式(4－19)成立，則從采樣點xi開始記錄采樣點數S1，直到式(4－19)成立，則必然有式(4－20)成立。同樣開始記錄采樣點數S2，直到式(4－20)不成立
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
記錄滿足式(4－19)和式(4－20)總采樣點數(S=S1+S2)。對三側向和微電極曲線依據式(4－19)和式(4－20)作判斷。
7) 對同一層段的GR曲線進行判斷，消除由於泥岩夾層引起電阻率降低而誤判為裂縫的層段。
8) 計算裂縫存在概率Pf。
計算裂縫曲線元的極差(J)、數學期望(E)、方差(D)。因為裂縫曲線元的形態特徵是電阻率在高值背景上的驟然降低，表明其極差很大，並且降低越明顯，極差就越大。同時，其數學期望與極差的差值也隨之增大。方差越大，裂縫存在的可能性越大，因此裂縫的概率與方差成正比。此外裂縫曲線元的曲線突變不會延續很長，否則這種突變成了一種漸變，也就不是裂縫了。定義單條曲線判斷裂縫存在的概率計算式為
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
在識別過程中，對於JD－581測井系列同時採用了深、淺三側向及其幅度差、微電極及其幅度差、GR曲線、感應曲線和聲波曲線;對於CLS3700測井系列則將三側向換為雙側向電阻率曲線。根據式(4－21)，每1條曲線都將給出1個單曲線裂縫存在概率，按照貝葉斯准則，所有曲線指示裂縫存在概率由下式計算
准噶爾盆地火山岩儲層測井評價技術
式中，Pf，i———單曲線裂縫存在概率;
l———參加裂縫判別的曲線條數。同時給定了一個經驗參數εP作為裂縫存在概率的截止值，規定只有Pf>εP時，才認為該裂縫存在，並且被記錄下來。
經本書研究確定，RXO權值變化范圍為0.4～0.5、Rt和Ri幅度差的權值變化范圍為0.25～0.35、井徑變化范圍為0.1～0.2、聲波或密度變化范圍為0.15～0.25。
4. 裂縫識別實例
基於上述方法，對研究盆地內的白X1井進行裂縫識別，其識別成果圖如圖4－26所示。由該圖可知，在1717～1728m井段所計算的裂縫概率值較高，說明該段發育裂縫的概率較大;而在1710～1717、1728～1750m井段處，所計算的裂縫概率值較低，說明該段發育裂縫的概率較小。裂縫概率反映地層中存在裂縫的概率大小，是對裂縫發育程度的判別。概率值越大，裂縫越發育;反之，概率值越小，裂縫發育越差。從FMI圖像上看，1715.0～1720.0m發育一組高角度縫，在1720.0～1722.0m發育一組高角度縫以及斜交縫，在1722.0～1728.8m發育一組雁狀縫以及斜交縫。根據岩心描述裂縫統計(表4－7)可知，在該井段內，裂縫較發育，類型有:斜交縫、直劈縫、網狀縫、充填縫以及雁狀縫。由此可知，對缺乏成像測井和岩心描述等資料的情況下，該方法能夠利用常規測井資料來較准確地識別其裂縫發育的井段。
圖4－26 白X1井裂縫識別實例
表4－7 白X1井裂縫統計表
由於本區石炭系地層火山岩岩性復雜，裂縫的常規測井響應特徵(如聲波時差、中子孔隙度、深淺雙側向等)受岩性影響較大，容易將岩性的變化混淆為裂縫。而成像測井圖可直觀地反映裂縫的形狀(如彎曲程度)、填充狀況。從本區岩心資料和成像測井資料綜合來看，利用成像測井來識別裂縫較為有效。
❸ 有沒有大神 用android實現仿照siri聲波曲線
有，叫iris
❹ 問下關於android編程的問題····聲波測距方面的
純理論上可行，幾乎無法實現，實際不可行。android裡面沒有聲波衰減擴散之類的api，只有接收語言或錄音的api。你可以採用錄音的方式去判斷信號強度，但是這個比目測的效果還要差，還要考慮環境干擾，實際傳送距離。可以考慮用比如藍牙，紅外，等，但是難度也很大，藍牙只能10米左右，10m內測量精度達不到cm級別，還不如用腳投票准，另外紅外需要對方向，就算有大神能寫出演算法，也用不到實際上。另外還有些理論上幾乎也不可行的什麼android設備上的攝像頭和光敏感應實現測量。
❺ 有沒有大神 用Android實現仿照Siri聲波曲線
類似蘋果siri的安卓軟體當然有，訊飛語音助手、網路語音助手。。。。還有的名字想不起來了，不過好像都不支持西班牙語，可以到美玩吧下載這些語音軟體試試看，
❻ 有誰可以在Android實現仿照siri聲波曲線
代碼實現
波浪其實是由4條貝塞爾曲線組成的，可以在自定義View的onDraw函數中，用Path.quadTo函數畫出4條曲線。
Path.quadTo(float x1, float y1, float x2, float y2)
其中，x1，y1為控制點的坐標值，x2，y2為終點的坐標值；當控制點的x1位於起點與終點之間時，將畫出正弦曲線，此時y1控制正弦曲線的高度，即效果圖中波浪的高度由y1控制。
實現了曲線繪制和高度控制之後，如何讓曲線像波浪一樣動起來呢？
我的解決方法是在屏幕左邊，即x<0的位置，同樣繪制4條正弦曲線，並且啟動線程讓8條曲線都向右移動，當左邊4條曲線全部移動到屏幕內後，讓這8條曲線復位。如此周期進行。
解析
使用方法
在xml中，
<com.tao.view.SiriView
android:id="@+id/siriView"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="100dp"
android:layout_centerInParent="true"/>
在Activity.Java中，
SiriView siriView = (SiriView) findViewById(R.id.siriView);
// 停止波浪曲線
siriView.stop();
// 設置曲線高度，height的取值是0f~1f
siriView.setWaveHeight(0.5f);
// 設置曲線的粗細，width的取值大於0f
siriView.setWaveWidth(5f);
// 設置曲線顏色
siriView.setWaveColor(Color.rgb(39, 188, 136));
// 設置曲線在X軸上的偏移量，默認值為0f
siriView.setWaveOffsetX(0f);
// 設置曲線的數量，默認是4
siriView.setWaveAmount(4);
// 設置曲線的速度，默認是0.1f
siriView.setWaveSpeed(0.1f);
❼ android鈴聲剪輯軟體的波形圖怎麼實現的
首先我先從手機錄制聲音的原理來給你說吧。
我們的話筒並不能直接錄制我們的聲音。而是通過我們的聲音發出的聲波改變了電流量還是電阻忘了的大小，然後我們的手機CPU也就是我們手機的大腦，記錄這個變化的過程，當我們要播放我們的錄音的時候。手機，再把記錄的變化過程還原R鈴聲剪輯中的波形圖，也就是我們的聲波形狀。有些時候我們會看見波形圖，有些時候會高，有些時候會低。