arecord -l 结果详细介绍

时间: 2023-12-16 21:06:16 浏览: 40
`arecord -l` 命令用于列出系统中可用的音频设备。它会显示每个设备的详细信息,包括设备编号、名称和支持的音频格式等。下面是 `arecord -l` 命令结果的详细介绍: ``` **** List of CAPTURE Hardware Devices **** card 0: DeviceName [DeviceDescription], device x: SubdeviceName [SubdeviceDescription] Subdevices: n/nn Subdevice #0: subdevice #0 Subdevice #1: subdevice #1 ... ``` - `**** List of CAPTURE Hardware Devices ****`:这是标题行,表明下面的列表是音频捕获(录制)设备的列表。 - `card 0: DeviceName [DeviceDescription], device x: SubdeviceName [SubdeviceDescription]`:这是每个音频设备的条目。其中: - `card 0`:表示设备所在的声卡编号。 - `DeviceName`:表示设备的名称。 - `DeviceDescription`:表示设备的描述信息。 - `device x`:表示设备的编号。 - `SubdeviceName`:表示子设备(通道)的名称。 - `SubdeviceDescription`:表示子设备的描述信息。 - `Subdevices: n/nn`:这表示该设备具有 n 个子设备,其中 nn 是子设备的总数。 - `Subdevice #x: subdevice #x`:这是每个子设备的条目,显示子设备的编号。 通过分析 `arecord -l` 命令的输出,你可以了解系统中所有可用的音频捕获设备及其子设备的详细信息,以便在需要时正确配置和使用它们。

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将下面这段源码转换为伪代码:def bfgs(fun, grad, x0, iterations, tol): """ Minimization of scalar function of one or more variables using the BFGS algorithm. Parameters ---------- fun : function Objective function. grad : function Gradient function of objective function. x0 : numpy.array, size=9 Initial value of the parameters to be estimated. iterations : int Maximum iterations of optimization algorithms. tol : float Tolerance of optimization algorithms. Returns ------- xk : numpy.array, size=9 Parameters wstimated by optimization algorithms. fval : float Objective function value at xk. grad_val : float Gradient value of objective function at xk. grad_log : numpy.array The record of gradient of objective function of each iteration. """ fval = None grad_val = None x_log = [] y_log = [] grad_log = [] x0 = asarray(x0).flatten() # iterations = len(x0) * 200 old_fval = fun(x0) gfk = grad(x0) k = 0 N = len(x0) I = np.eye(N, dtype=int) Hk = I old_old_fval = old_fval + np.linalg.norm(gfk) / 2 xk = x0 x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) while (gnorm > tol) and (k < iterations): pk = -np.dot(Hk, gfk) try: alpha, fc, gc, old_fval, old_old_fval, gfkp1 = _line_search_wolfe12(fun, grad, xk, pk, gfk, old_fval, old_old_fval, amin=1e-100, amax=1e100) except _LineSearchError: break x1 = xk + alpha * pk sk = x1 - xk xk = x1 if gfkp1 is None: gfkp1 = grad(x1) yk = gfkp1 - gfk gfk = gfkp1 k += 1 gnorm = np.amax(np.abs(gfk)) grad_log = np.append(grad_log, np.linalg.norm(xk - x_log[-1:])) x_log = np.append(x_log, xk.T) y_log = np.append(y_log, fun(xk)) if (gnorm <= tol): break if not np.isfinite(old_fval): break try: rhok = 1.0 / (np.dot(yk, sk)) except ZeroDivisionError: rhok = 1000.0 if isinf(rhok): rhok = 1000.0 A1 = I - sk[:, np.newaxis] * yk[np.newaxis, :] * rhok A2 = I - yk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :] * rhok Hk = np.dot(A1, np.dot(Hk, A2)) + (rhok * sk[:, np.newaxis] * sk[np.newaxis, :]) fval = old_fval grad_val = grad_log[-1] return xk, fval, grad_val, x_log, y_log, grad_log

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