求助:如何用C++Builder捕获 声音大小实时值?

C++ Builder > VCL组件使用和开发 [问题点数:100分,无满意结帖,结帖人mjh2000]
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红花 2019年12月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
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老顽童

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React Native Android 从学车到补胎和成功发车经历

作为 Android 开发者来说,对待 RN 个人建议要保持一个端正的态度,什么原生 Android App 已死、RN 很牛逼之类的话听听就行了;至少到目前为止个人觉得原生开发才是王道,RN 也就只能胜任一些...个性化 UI 封装有毛

设计模式初窥

定义 设计模式(Design pattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。  毫无疑问,设计模式于...

cocos2d-html5 -- 打怪升级之路

参考:... 管理提醒: 本帖被 gagaga 从 苹果开发者综合议事大厅 复制到本区(2013-09-01) ...宣传CocoaChina2013(秋季)开发者大会,抢价值200元入场券以及技术图书!...心血来潮,想写篇文

VC++中可能遇到的问题

}T 如何程序控制电源管理设置 Q 我们知道在电源选项 属性 里面可以设置 关闭监视器 1分钟之后,...,从不 关闭硬盘 1分钟之后,...,从不 待机时间 1分钟之后,...,从不请问这些设置我怎么程序来实现 比

李建忠讲23种设计模式笔记-下

接口隔离 在组件构建过程中,某些接口之间直接的依赖常常会带来很多问题,甚至根本无法实现。采用添加一层间接(稳定)接口来隔离本来相互紧密关联的接口是一种常见的解决方案 典型模式 Façade(门面模式) ...

__FILE__,__LINE__,__FUNCTION__的妙

【原文地址】... 调试常用的 __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__ 没想到 VC6 不支持 __FUNCTION__ 所以我写了如下的奇怪代码 //用来记录当前行和当前函数//也可说是记录 堆栈 void log_stack(const ch

__FILE__, __FUNCTION__, __LINE__

__FILE__, __FUNCTION__, __LINE__ 2008-07-25 19:19 9386人阅读 评论(1) 收藏 举报 调试常用的 __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__ 调试常用的 __FILE__, __FUNCTION__, __LINE__ ...所以

2020-05-01

C++设计模式 面向对象设计原则: 1.依赖倒置原则(DIP):高层模块(稳定)不应该依赖于低层模块(变化),二者都应该依赖于抽象(稳定)。抽象(稳定)不应该依赖于实现细节(变化),实现细节应该依赖于抽象(稳定)。 2.开放...

grails之对象关系映射GORM

GORM是Grails的对象关系映射(ORM)的实现,实际上它使用的是Hibernate3(非常流行和灵活的开源ORM解决方案),但因为有Groovy的动态特性支持,因此GORM既支持动态类型也支持静态类型,再加上Grails的规约,现

《Effective Java》Second Edition中文版笔记(完整)

原文地址:https://blog.csdn.net/youngsend/article/details/48086151第2章 创建和销毁对象第1条:考虑静态工厂方法代替构造器一个类只能有一个带...面对这样的API,用户永远也记不住该哪个构造器,结果常常会...

[每日100问][2011-8-27]iphone开发笔记,今天你肿了么编辑

[url=http://www.buildapp.net/iphone/show.asp?id=2700]关于数据库[/url] [url=http://www.buildapp.net/iphone/show.asp?id=2699]获取UItouch的速度及惯性移动[/url] [url=...

java---解惑--

Java谜题1——表达式谜题 谜题1:奇数性 下面的方法意图确定它那唯一的参数是否是一个奇数。这个方法能够正确运转吗? public static boolean isOdd(int i){  return i % 2 == 1;...

设计模式之十一个行为型模式的相关知识,简单易懂。

“一对二”,“过”,“过”……这声音熟悉吗?你会想到什么?对!纸牌。在类似“斗地主”这样的纸牌游戏中,某人出牌给他的下家,下家看看手中的牌,如果要不起上家的牌则将出牌请求再转发给他的下家,其下家再进行...

java解惑

a Java 谜题 1 1 —— 表达式谜题 谜题 1 1 : 奇数性 下面的方法意图确定它那唯一的参数是否是一个奇数。这个方法能够正确运转 吗? public static boolean isOdd(int i){ ...时所产生的余数,因此看起来这

VC++中可能遇到的问题收藏

VC++中可能遇到的问题收藏 | 旧一篇: 在VC中动态加载ODBC时的一些小细节 function StorePage(){d=document;t=d.selection?(d.selection.type!=None?d.selection.createRange().text:):(d.getSelection?...

在vc中实现获取汉字拼音的首字母

最近打算做一个基于字符串首字符(汉字取拼音的首字母)进行... Google上搜到一种实现方法,是用C++实现的。以下是源码: void GetFirstLetter(CString strName, CString& strFirstLetter){ TBYTE ucHigh, ucLow;

设计模式——简介

设计模式简介设计模式面向对象设计原则模式分类创建型单例模式抽象工厂模式工厂模式建造者模式原型模式结构型适配器模式桥接模式装饰模式组合模式外观模式享元模式代理模式行为型模板方法模式命令模式迭代器模式观察...

Win32 & .Net Q&A 200509

CSDN 讨论总结系列:Jiangsheng的CSDN Digest (Dec 2005)(http://blog.csdn.net/jiangsheng/archive/2005/12/24/561501.aspx) Jiangsheng的CSDN Digest (Oct 2005)...

二十三种设计模式

谈到设计模式,绝对应该一起来说说重构。重构给我们带来了什么?除了作为对遗留代码的改进的方法,另一 大意义在于,可以让我们在写程序的时候可以不需事先考虑太多的代码组织问题,当然这其中也包括了应用模式的...

23种设计模式

 从效率的角度来考虑,本人就不重复造轮子了,本随笔只总结了每种设计模式的使用目的,具体实现方法和例子可以去以下链接看。  别人的博客:https://blog.csdn.net/liang19890820/article/category/6783147  ...

软件设计师复习资料

所以尧派鲧去治水,鲧沿用了过去的传统法子,水来土挡,土筑堤,堵塞漏洞。但由于洪水凶猛,不断冲击土墙,结果弄得堤毁墙塌,洪水反而闹得更凶了。鲧治水九年,劳民伤财,并没有把洪水制服,是一事无成。 舜接替...

虚幻开发工具包发布版本的版本信息

文档概要: 虚幻开发工具包发布版本的主要改变记录。 ...虚幻开发工具包发布版本的版本信息 ... 集成高级环境颜色移动设备着色器关键帧工具虚幻编辑器Matinee移动设备纹理描画新建及更新的UDN文档 ...

IDE 不是程序员的唯一选择

我心目中,这篇文章的目标读者应该是在 Windows 下完全使用 Visual Studio 或 Borland C++ Builder (现在还有人在么?)等系列 IDE 开发软件的 C/C++ 程序员。 我并不打算从 GNU Make 这种工具的使用写起,因为...

最新Java JDK 8安装版(Windows 64位)

资源内容直接来自官网,没有添加任何其它额外内容;旨在便捷地获取最新版的Java JDK(避免因地域原因被限制访问,因网络原因无法稳定有效下载等情况) 友情链接:https://blog.csdn.net/jzycloud/article/details/114123530

2021年五一数学建模题目,带附录,全全

参赛选手亲自上传,保全

垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

大唐杯资料+题库(移动通信)

大唐杯资料+题库(移动通信)

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

OpenGL ES2.0基础

初级学习OpenGL ES2.0的课程,从无到有,从进本的函数讲起,每一课时都附带一个例子程序。深入浅出的讲解可编程管线技术,令人费解的文理,以及混合技术,各种优化技术:顶点缓冲区,索引缓冲区,帧缓冲区,介绍精灵的使用,并使用shader制作粒子特效。 掌握OpenGL ES2.0可编程管线,以及OpenGLES2.0的特性,带领初学者入门。

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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