語音識別技術是一種人工智能領域的技術，它能夠將人類的聲音信號轉化為文字。語音識別系統(tǒng)主要包括三個主要部分：預處理、特征提取和模式匹配。
射頻功率放大器RF PA是發(fā)射系統(tǒng)中的主要部分，其重要性不言而喻。在發(fā)射機的前級電路中，調制振蕩電路所產生的射頻信號功率很小，需要經過一系列的放大 一緩沖級、中間放大級、末級功率放大級，獲得足夠的射頻功率以后，才能饋送到天線上輻射出去。為了獲得足夠大的射頻輸出功率，必須采用射頻功率放大器。功 率放大器往往是固定設備或終端的最昂貴、最耗電、效率最低的器件。
主動降噪ANC(Active Noise CancellaTIon)是通過偵聽背景噪聲，利用芯片與算法模型計算噪聲聲波并生成反相聲波，利用聲波疊加抵消原理達到降噪效果。所以，如何在不同的噪音傳遞到耳朵之前就能清楚辨別，然后釋放出對應的聲波進行抵消，這就是這項技術的關鍵。
基于ARM內核的芯片在我們的世界中無處不在，從簡單的MCU到高端的應用處理器，各行各業(yè)中都有它們的身影。 如今ARM生態(tài)系統(tǒng)非常繁榮，在這繁榮的背后編譯器的作用功不可沒。
對于獨立的嵌入式系統(tǒng)，需要把程序存入non-volitale存儲單元中，常用的也就是flash。但是程序在flash中運行相對在RAM中行，速度會變慢很多，具體有多慢，拿28335來說吧，假設系統(tǒng)時鐘為150MHz，在RAM中運行時頻率還是150MHz，而放在flash中，頻率會降到90-95MHz，參照Ti手冊SPRA958L，這對于有些對實時性要求較高的函數功能，是不可接受的。所以在系統(tǒng)上電時，把對實時性要求高的函數轉移到RAM中去。
Redis是一款高性能、開源的內存數據庫，同時也支持將數據保存在磁盤上。其主要用途是通過緩存及存儲常用數據來提高應用的性能。相較傳統(tǒng)的關系型數據庫，Redis在讀寫大量數據的場景中更具優(yōu)勢，它可以提供更高的性能及更低的延遲，極大地減小了服務器的負擔。
保障性是裝備系統(tǒng)可保障和受保障程度的一種設計特性。它是繼可靠性、維修性之后，在20世紀80年代以來才被人們普遍認識、研究與定義的。
算法，作為解決問題的精確描述，是描述策略機制的系統(tǒng)方法。讓我們在周末輕松探討五個具有深遠影響的算法：Metropolis-Hastings算法、單純形法、快速傅立葉變換、快速排序算法，以及計算特征值的QR算法。這些算法在統(tǒng)計物理、優(yōu)化、信號處理、排序甚至人工智能領域中扮演著關鍵角色。
在操作系統(tǒng)的世界里，Linux內核層就如同脈搏一樣，維持著系統(tǒng)的運轉。相當于一座橋梁，內核層的首要任務是確保硬件和軟件如同兩條交匯的河流順暢溝通。此外，它還得操控著系統(tǒng)中一些至關重要的資源，就像指揮一場交響樂，讓各個樂器得以協(xié)調演奏。
雷達的角寬度與波長和天線寬度的比值成正比。想要獲得給定的波束寬度，波長越長，則天線必須越寬。低頻下，需選用非常大尺寸的天線才能產生理想的窄波束。而高頻下，小天線就足夠了。我們知道，波束越窄，角分辨力也就越高。
在分布式系統(tǒng)中，每一個機器節(jié)點雖然都能明確的知道自己在事務操作中的結果是成功或失敗，但無法直接獲取其他節(jié)點的操作結果。因此在分布式環(huán)境中，為了保持事務的ACID特性，就需要增加一個“協(xié)調者”來管理其他節(jié)點(“參與者”)事務的提交和回滾。基于這個思想，衍生出二階段提交和三階段提交兩種協(xié)議。
在計算機圖形學中，紋理過濾或者說紋理平滑是在紋理采樣中使采樣結果更加合理，以減少各種人為產生的穿幫現象的技術。紋理過濾分為放大過濾和縮小過濾兩種類型。對應于這兩種類型，紋理過濾可以是通過對稀疏紋理插值進行填充的重構過濾(需要放大)或者是需要的紋理尺寸低于紋理本身的尺寸時(需要縮小)的一種抗鋸齒過濾。
