语音识别技术是一种人工智能领域的技术，它能够将人类的声音信号转化为文字。语音识别系统主要包括三个主要部分：预处理、特征提取和模式匹配。
射频功率放大器RF PA是发射系统中的主要部分，其重要性不言而喻。在发射机的前级电路中，调制振荡电路所产生的射频信号功率很小，需要经过一系列的放大 一缓冲级、中间放大级、末级功率放大级，获得足够的射频功率以后，才能馈送到天线上辐射出去。为了获得足够大的射频输出功率，必须采用射频功率放大器。功 率放大器往往是固定设备或终端的最昂贵、最耗电、效率最低的器件。
主动降噪ANC(Active Noise CancellaTIon)是通过侦听背景噪声，利用芯片与算法模型计算噪声声波并生成反相声波，利用声波叠加抵消原理达到降噪效果。所以，如何在不同的噪音传递到耳朵之前就能清楚辨别，然后释放出对应的声波进行抵消，这就是这项技术的关键。
基于ARM内核的芯片在我们的世界中无处不在，从简单的MCU到高端的应用处理器，各行各业中都有它们的身影。 如今ARM生态系统非常繁荣，在这繁荣的背后编译器的作用功不可没。
对于独立的嵌入式系统，需要把程序存入non-volitale存储单元中，常用的也就是flash。但是程序在flash中运行相对在RAM中行，速度会变慢很多，具体有多慢，拿28335来说吧，假设系统时钟为150MHz，在RAM中运行时频率还是150MHz，而放在flash中，频率会降到90-95MHz，参照Ti手册SPRA958L，这对于有些对实时性要求较高的函数功能，是不可接受的。所以在系统上电时，把对实时性要求高的函数转移到RAM中去。
Redis是一款高性能、开源的内存数据库，同时也支持将数据保存在磁盘上。其主要用途是通过缓存及存储常用数据来提高应用的性能。相较传统的关系型数据库，Redis在读写大量数据的场景中更具优势，它可以提供更高的性能及更低的延迟，极大地减小了服务器的负担。
算法，作为解决问题的精确描述，是描述策略机制的系统方法。让我们在周末轻松探讨五个具有深远影响的算法：Metropolis-Hastings算法、单纯形法、快速傅立叶变换、快速排序算法，以及计算特征值的QR算法。这些算法在统计物理、优化、信号处理、排序甚至人工智能领域中扮演着关键角色。
在操作系统的世界里，Linux内核层就如同脉搏一样，维持着系统的运转。相当于一座桥梁，内核层的首要任务是确保硬件和软件如同两条交汇的河流顺畅沟通。此外，它还得操控着系统中一些至关重要的资源，就像指挥一场交响乐，让各个乐器得以协调演奏。
雷达的角宽度与波长和天线宽度的比值成正比。想要获得给定的波束宽度，波长越长，则天线必须越宽。低频下，需选用非常大尺寸的天线才能产生理想的窄波束。而高频下，小天线就足够了。我们知道，波束越窄，角分辨力也就越高。
在分布式系统中，每一个机器节点虽然都能明确的知道自己在事务操作中的结果是成功或失败，但无法直接获取其他节点的操作结果。因此在分布式环境中，为了保持事务的ACID特性，就需要增加一个“协调者”来管理其他节点(“参与者”)事务的提交和回滚。基于这个思想，衍生出二阶段提交和三阶段提交两种协议。
在计算机图形学中，纹理过滤或者说纹理平滑是在纹理采样中使采样结果更加合理，以减少各种人为产生的穿帮现象的技术。纹理过滤分为放大过滤和缩小过滤两种类型。对应于这两种类型，纹理过滤可以是通过对稀疏纹理插值进行填充的重构过滤(需要放大)或者是需要的纹理尺寸低于纹理本身的尺寸时(需要缩小)的一种抗锯齿过滤。
