"BSP/simi2c.h"是什么库

"BSP/simi2c.h" 库是指基于STM32的单片机系统中，用于实现I2C总线通信的驱动库。BSP是Board Support Package的缩写，一般指针对某个硬件平台提供的一系列驱动程序和支持库。simi2c.h库则是提供了在STM32上实现I2C总线通信的函数接口，包括初始化I2C总线、写入数据、读取数据等。通过使用这个库，开发人员能够方便地在STM32上实现I2C总线的通信功能。

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double my_target::match_sim(vector<my_target> old) { #ifdef method // ssim comparision Scalar SSIM1 = getMSSIM(this->pic, old[0].pic); double ssim1 = (SSIM1.val[2] + SSIM1.val[1] + SSIM1.val[0]) / 3 * 100; Scalar SSIM2 = getMSSIM(this->pic, old[1].pic); double ssim2 = (SSIM2.val[2] + SSIM2.val[1] + SSIM2.val[0]) / 3 * 100; (ssim1 > ssim2) ? md_car = 0 : md_car = 1; cout << "sim1 " << ssim1 << "sim2 " << ssim2 << endl; cout << "result " << md_car << endl; #else double mindist = 1000000, md_car, simi = 0, ms_car; double x1 = this->bbox.x + this->bbox.width / 2; double y1 = this->bbox.y + this->bbox.height / 2; // euler distance for (int i = 0; i < old.size(); i++) { double x2 = old[i].bbox.x + old[i].bbox.width / 2; double y2 = old[i].bbox.y + old[i].bbox.height / 2; double dist = sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2)); // cout<<"dist"<<dist; if (dist < mindist) { mindist = dist; md_car = i; } } #endif return md_car; }

这段代码是一个函数，接受一个 vector<my_target> 类型的参数 old，返回一个 double 类型的值。

函数主要作用是计算当前目标和之前的目标 vector 中的目标的相似度，找到最相似的目标并返回其索引。

函数中的 #ifdef method 和 #else 是预编译指令，用于根据编译时的定义选择不同的代码段。当定义了 method 时，会执行相似度比较的代码段，否则执行欧几里得距离比较的代码段。

在相似度比较的代码段中，使用了 OpenCV 库中的 getMSSIM 函数计算两张图像的结构相似度（SSIM），并将其转化为百分比形式。然后根据计算结果选择相似度较高的目标，并将其索引赋值给 md_car 变量。

在欧几里得距离比较的代码段中，先计算当前目标的中心点坐标和之前目标中心点坐标的欧几里得距离，然后选择距离最小的目标，并将其索引赋值给 md_car 变量。

最后，函数返回 md_car 变量作为最匹配的目标的索引。

In this correspondence we derive a STSA estimator which minimizes the mean-square error of the log-spectra (i.e., the original STSA and its estimator) and examine it in enhancing noisy speech. -We found that this estimator is superior to the MMSE STSA estimator derived in [ 11 since it results in a much lower residual noise level without further affecting the speech itself. In fact, the new estimator results in a very similar enhanced speech quality as that obtained with the MMSE STSA estimator of [ 11, which takes into account the signal presence uncertainty.翻译成中文

在这篇文章中，我们推导出一种最小化对数谱的均方误差的STSA估计器，并在增强嘈杂语音方面进行了研究。我们发现，这个估计器比[11]中导出的MMSE STSA估计器更优秀，因为它在不进一步影响语音本身的情况下，能够得到更低的残余噪声水平。事实上，这个新的估计器得到的增强语音质量与[11]中考虑到信号存在不确定性的MMSE STSA估计器非常相似。