VibrationData VibrationSensorModule::retrieveVibrationData() const { int samplesCount = 0; float recordStepSize = 0; int decimationFactor = readRecInfoDecimationFactor(); std::function<float(int16_t)> convertVibrationValue; switch (currentRecordingMode) { case RecordingMode::MTC://Time domain capture samplesCount = 4096; recordStepSize = 1.f / (220000.f / static_cast<float>(decimationFactor)); convertVibrationValue = { [](int16_t valueRaw) { return static_cast<float>(valueRaw) * 0.001907349; } }; break; case RecordingMode::MFFT://Spectral analysis through internal FFT case RecordingMode::AFFT: const uint8_t numberOfFFTAvg = readRecInfoFFTAveragesCount(); samplesCount = 2048; recordStepSize = 110000.f / static_cast<float>(decimationFactor) / static_cast<float>(samplesCount); convertVibrationValue = { [numberOfFFTAvg](int16_t valueRaw) { // handle special case according to https://ez.analog.com/mems/f/q-a/162759/adcmxl3021-fft-conversion/372600#372600 if(valueRaw == 0) { return 0.0; } return std::pow(2, static_cast<float>(valueRaw) / 2048) / numberOfFFTAvg * 0.9535;//数据处理公式，作用？ } }; break; } write(spi_commands::BUF_PNTR, 0); VibrationData vibrationData; vibrationData.recordingMode = currentRecordingMode; vibrationData.stepAxis = generateSteps(recordStepSize, samplesCount); vibrationData.xAxis = readSamplesBuffer(spi_commands::X_BUF, samplesCount, convertVibrationValue); vibrationData.yAxis = readSamplesBuffer(spi_commands::Y_BUF, samplesCount, convertVibrationValue); vibrationData.zAxis = readSamplesBuffer(spi_commands::Z_BUF, samplesCount, convertVibrationValue); return vibrationData; }//dsp//return vibrationData 请问这段代码是什么意思

return static_cast<float>(valueRaw) * 0.001907349 / static_cast<float>(numberOfFFTAvg); } }; break; default: return VibrationData(); } // ... 这是一个代码片段，它描述的是如何通过内部FFT获取振动数据的过程。

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assert(engine->getNbBindings() == 2); // In order to bind the buffers, we need to know the names of the input and output tensors. // Note that indices are guaranteed to be less than IEngine::getNbBindings() const int inputIndex = engine->getBindingIndex(kInputTensorName); const int outputIndex = engine->getBindingIndex(kOutputTensorName); assert(inputIndex == 0); assert(outputIndex == 1); // Create GPU buffers on device CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_input_buffer, kBatchSize * 3 * kInputH * kInputW * sizeof(float))); CUDA_CHECK(cudaMalloc((void**)gpu_output_buffer, kBatchSize * kOutputSize * sizeof(float))); *cpu_output_buffer = new float[kBatchSize * kOutputSize];

这段代码用于初始化TensorRT引擎的输入和输出缓冲区。

首先，使用`engine->getNbBindings()`函数检查引擎的绑定数量是否为2，如果不是，则会触发断言错误。

然后，使用`engine->getBindingIndex()`函数获取输入和输出张量的索引。在此代码示例中，输入张量的名称为`kInputTensorName`，输出张量的名称为`kOutputTensorName`。使用断言来确保获取的索引正确。

接下来，使用`cudaMalloc()`函数在GPU上为输入和输出缓冲区分配内存空间。`gpu_input_buffer`是输入缓冲区的指针，通过将其转换为`void**`类型传递给`cudaMalloc()`函数来分配内存。同样地，`gpu_output_buffer`是输出缓冲区的指针。

最后，使用`new`关键字为CPU上的输出缓冲区分配内存空间。`cpu_output_buffer`是输出缓冲区的指针，它指向一个大小为`kBatchSize * kOutputSize`的浮点型数组。

通过这些步骤，实现了TensorRT引擎输入和输出缓冲区的初始化和分配内存的操作。这些缓冲区将用于在推理过程中存储输入和输出数据。

现在使用new的方式实现，例如：cpu_output_buffer1 = new float[kBatchaSize * kOutputSize1],如何将改代码用智能指针实现

使用智能指针可以避免手动管理内存的麻烦和错误。在你的例子中，可以使用 `std::unique_ptr` 来管理内存资源，示例代码如下：

#include <memory> // 包含智能指针头文件

// 定义智能指针类型
typedef std::unique_ptr<float[]> float_array_ptr;

int main() {
    const int kBatchaSize = 10;
    const int kOutputSize1 = 20;

    // 使用 std::make_unique 创建 unique_ptr 智能指针
    float_array_ptr cpu_output_buffer1(new float[kBatchaSize * kOutputSize1]);

    // 使用智能指针
    for (int i = 0; i < kBatchaSize; i++) {
        for (int j = 0; j < kOutputSize1; j++) {
            cpu_output_buffer1[i * kOutputSize1 + j] = i + j;
        }
    }

    return 0;
}

在上面的示例中，我们使用了 `std::unique_ptr` 来管理 `float` 类型的数组内存资源。与使用 `new` 不同的是，使用智能指针可以避免手动管理内存的麻烦和错误。同时，智能指针会在其所在的作用域结束时自动释放内存资源，避免出现内存泄漏、空悬指针等问题。

另外，注意到我们使用了 `std::make_unique` 函数来创建智能指针对象，并使用了 `float[]` 类型来指定智能指针所管理的内存资源。这样做可以自动管理内存，并避免手动管理内存出现错误。