此因恰巧需擷取部分聲音信號，而使用GoldWave軟體，的範例說明，希望大家若有需對音源的信號進行修剪，有小小啟發。

修剪過程如下：

首先開取音源檔，GoldWave軟體幾乎大部分video皆可開啟，如下圖

因為立體聲所以有綠紅上下兩聲波頻道，下圖為其工具列：

我們將用下圖的幾個按鈕：
分別為"選擇區段刪除"、"選擇區段保留"、"選擇所看到的區段訊號"、"選擇全部訊號"、 "選擇區段設定"、"觀看全部訊號"(目前隱藏)、"觀看選擇區段"、"跳至前次觀看區段"、"放大"、"縮小"(目前隱藏)和"播放全部聲音訊號"、"播放選擇區段聲音訊號"、"接續播放聲音訊號"等作用。

大致選擇你想裁除或保留區段：作法大致作法有三

1. 使用"選擇區段設定"按鍵，進行輸入選擇區段如下圖


2. 使用滑鼠右鍵選擇開始標記和結束標記，標示選擇區段。


3. 在聲音圖上按下滑鼠左鍵不放，然後左移至選擇區段之最左端，再右移至選擇區段之最右端如下圖，最後放掉滑鼠左鍵，即可選擇。

選擇完成後如下圖 上圖中包含兩大區塊：上區塊為觀看區，下區塊為目前訊號全部狀態。

選擇完成後可以"觀看選擇區段"或"放大"按鍵再次觀看所選擇區段是否正確，若需修正可以滑鼠左鍵拉拖選擇區段之左端與右端。至於正確與否，可用"播放全部聲音訊號"和"播放選擇區段聲音訊號"按鍵聽取並搜尋，記下如前圖中播放時間軸的時間位置，再修正選擇區段及完成了區段選定。最後完成如下圖

上圖中之上區塊為全部觀看區段，藍色部分為選擇區段，黑色為未被選取區段，下區塊為全部訊號，而白色框線為觀看區段的標示區，可以滑鼠左鍵拉拖改變觀看區段大小。上下區塊皆可以滑鼠左鍵拉拖改變選擇區段大小。

最後再將選擇區段以"選擇區段刪除"或"選擇區段保留"按鍵刪除或保留、其餘刪除，如下圖刪除選擇區段。再進行存檔動作即可。

在數位信號處理的領域中，濾波器是一個重要的課題。而在Matlab的Signal Processing Toolbox™中，有一個工具，就是濾波器設計Filter Design and Analysis Tool (FDATool)。你只要在 MATLAB command視窗，輸入:
>>fdatool
即可開始一個圖形介面GUI displays，而預設濾波器default filter如下：
圖一


視窗中有三個區域，上半部包括了目前的濾波器的規格以及響應，上半部左邊是濾波器的性質，包括濾波器結構、階數、使用區段、是否穩定(the filter structure, order, number of sections used and whether the filter is stable or not)
上半部的右邊則是顯示各種濾波器的響應，如幅度、群延遲、濾波器係數等magnitude response, group delay and filter coefficients。
下半部則是互動式視窗，也就設計面板The Design Panel,可以定義濾波器的規格
例如設計一個低通濾波器，可以如下圖設定，但Density Factor是什麼呢？
Matlab的說明指出：The FIR Equiripple filter has a Density Factor option which controls the density of the frequency grid. Increasing the value creates a filter which more closely approximates an ideal equiripple filter, but more time is required as the computation increases.
我就使用了二種不同的設定，二種不同的設計結果，發現係數幾乎完全一樣(差距的數量級在10的負5次方)，因此在結果上差異不大。
圖二-Density factor=16

圖三-Density factor=64

圖四和圖五是各自得到的濾波器響應,
無法分辨差異


那係數呢?如圖六,差別也很小,因此這個設定似乎不是很重要,就設一個中等的數字(幾十)就好了

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JAVA影像處理程式設計系列 (一)影像直方圖(histogram)

影像的直方圖是以影像的像素值當橫座標，像素值出現的次數(或比例)當縱座標，所繪製的圖形。在影像分析上由直方圖可取得基本的分析資訊，彩色的影像可對RGB三種成分分別作直方圖分析，亦可先求出像素的平均值再作直方圖分析。本文中的程式包含兩個類別，PlotHistogram類別的功能是繪製直方圖，PlotHistogramTest類別內包含main()方法，主要是輸入及顯示影像、改變影像為Banded Sample Model(可固定影像格式，方便處理)及計算像素值出現的次數。(圖一)、(圖二)、(圖三)、(圖四)分別是輸入的原始影像及程式繪製的R、G、B直方圖，由藍色成分的直方圖可發現此張影像的藍色成分很少。還有，程式沒有作repaint處理，直方圖視窗請移到沒有被蓋住的地方，最小化後再最大化即會顯示。

//plot histogram
//constructor parameters as below:
//1.title
//2.H--histogram array;data type is int; H.length= 256
//3.max is the max value of H;data type is float
// only plot one band for each instance
import javax.swing.*;
import java.awt.*;
class PlotHistogram extends JFrame
{
int[] H=new int[256];
int max;
PlotHistogram(String title, int[] H, int max)
{
super(title);
this.H=H;
this.max=max;
setSize(600,450);
setVisible(true);
setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);
}
public void paint(Graphics g)
{
super.paint(g); //call superclass's paint method
g.setColor(Color.white);
g.fillRect(0,0,600,450);
g.setColor(Color.black);
g.drawLine(50,50,50,400);
g.drawLine(50,400,550,400);
int width=600;
int height=450;
float stepX = (float) (width-100)/ (float)H.length;
float stepY = (float) (height-100 )/ (float) max;
for ( int i = 0; i < H.length; i++ )
{
int x = (int) ((float)i*stepX);
int y = (int) ((float)H[i]*stepY);
g.drawLine(x+50,400,x+50,height-50-y);
if(i%50==0)
{
String s=Integer.toString(i);
g.drawString(s,x+50,420);
}
}
}
}



import javax.swing.*;
import java.awt.*;
import java.awt.image.*;
import java.util.*;
import java.io.*;
import javax.media.jai.*;
import javax.media.jai.operator.*;
import javax.media.jai.widget.ScrollingImagePanel;
class PlotHistogramTest
{
public static void main(String args[])
{
int[][] histogram=new int[3][256];
int[] max={0,0,0};
// input original image
Scanner scanner= new Scanner(System.in);
System.out.println("Plase input the path and file name of the image file.");
String fileName = scanner.next();
RenderedOp img0 = JAI.create("fileload",fileName);
//display original image
JFrame f=new JFrame();
f.setTitle(fileName+"(original image)");
f.add(new ScrollingImagePanel(img0,img0.getWidth(),img0.getHeight()));
f.pack();
f.show();
f.setDefaultCloseOperation(f.EXIT_ON_CLOSE);
//reformat image----image0 to image1
//BandedSampleModel, DataBuffer.TYPE_BYTE
int img1Width=img0.getWidth();
int img1Height=img0.getHeight();
ImageLayout layout=new ImageLayout();
layout.setSampleModel(new BandedSampleModel(DataBuffer.TYPE_BYTE,img1Width,img1Height,3));
RenderingHints rh=new RenderingHints(JAI.KEY_IMAGE_LAYOUT,layout);
RenderedOp img1=FormatDescriptor.create(img0,DataBuffer.TYPE_BYTE,rh);

//get pixel data from image 1
Raster ras1=img1.getData();
DataBuffer daBuf1=ras1.getDataBuffer();

//computing histogram
for(int i=0;i<3;i++) //initialize histogrsm with 0
for(int j=0;j<256;j++)
histogram[i][j]=0;

for(int bank=0; bank<3; bank++)
for(int i=0;i for(int j=0;j {
int g=daBuf1.getElem(bank,i*img1Width+j);
histogram[bank][g]=histogram[bank][g]+1;
}
//plot histogram---using "plotHistogram class"
//looking for the max value
for(int bank=0; bank<3; bank++)
for (int g=0; g< 256; g++)
{
if (histogram[bank][g]>max[bank])
max[bank]=histogram[bank][g];
}
//building R, G, B plotHistogram instance
PlotHistogram plotRed=new PlotHistogram("histogram-RED",histogram[0],max[0]);
PlotHistogram plotGREEN=new PlotHistogram("histogram-GREEN",histogram[1],max[1]);
PlotHistogram plotBLUE=new PlotHistogram("histogram-BLUE",histogram[2],max[2]);
}
}

VR在氣象學習上的應用

必須先裝Quest 3D Viewer軟體才能看到，該軟體可以用Plug-in方式嵌入到瀏覽器中。
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