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Linux速學捷徑-Ubuntu 8.04高手制霸技

為了解決mp3轉m4a的問題，作者PCuSER研究室 這樣論述：

　　在過去Linxu系統給人的印象，不外乎是介面不夠美觀、要熟記很多指令才能操作、雖然很穩定，但硬體相容性不好、缺乏足夠的應用程式，不像Windows有很多好用的應程式….等刻板印象。很多人雖然對Linux系統穩定、開放原始碼、免費的特性而感到有興趣，但要使用Linux做為自己日常生活或是工作用的作業系統，就會產生極大的排斥感，一面是因為現行有許多應用程式必須在Windows環境上才能執行，再加上從Windows轉換到Linux系統，需要花不少時間學習，使得Linxu系統推廣不易。 　　雖隨著Linux不斷的持續改進，它與Windows之間的差距不斷的縮小，甚至在某些方面的表現，甚至還超越

Windows。就以現在Linux系統最流行的發行版本Ubuntu來說，不僅它的硬體相容性好，而且有豐富的軟體庫做後盾，可以提供20000種以上的軟體套件供使用者選擇安裝；而且還有令使用者驚嘆的桌面特效，再加上操作模式與Windows相近，要熟悉這套系統並不用花太多的時間，是一套兼顧穩定、美觀、對使用者和善的作業系統。讓人很難相信，一套免費的作業系統，也可以有如此讓人驚豔的表現！ 　　在這次新推出的Ubuntu 8.04，不僅核心版本更新，能夠支援AMD64 CPU的dynticks節能技術，而且在安全性的保護上，也比以前更加嚴密。Ubuntu對於使用者修改系統設定值的行為（例如變更網路連線的

型態、系統的時間），必須要輸入系統管理員的登入密碼，才能解除「鎖定」進行更改，讓使用者不會因一時離開座位，就被不相干的人士修改電腦的設定值。除此之外，還加入了新的BT下載工具、光碟燒錄軟體...更多好用的功能。Ubuntu已經準備好了！就等待你的加入，一齊體驗Ubuntu 8.04的強大功能。 　　◎20000個免費軟體任你選，自動安裝加升級 　　網路應用、多媒體娛樂、辦公室應用、電玩遊戲、P2P抓檔......任你安裝使用，軟體改版還能幫你自動升級。 　　◎Windows＋Mac合體改造，Ubuntu美型介面大變身 　　Windows字型＋Mac佈景主題，搭配桌面小程式、3D特效、立體工作列

，Linux系統也能讓人如此驚豔！ 　　◎強力影音播放機，通吃所有影音檔案 　　從iPod的m4a到區碼保護DVD完全支援，不用Windows也能播放AVI、RMVB、APE、FLAC常用影音格式！ 　　◎超實用Ubuntu密技精選 　　※偷用千千靜聽歌詞庫，聽歌也能秀歌詞 　　※MP3亂碼修正技，曲目不再變火星文 　　※把MSN表情符號搬到Ubuntu上使用 　　※P2P網路電視隨時看，邊看還能邊錄影

mp3轉m4a進入發燒排行的影片

壓縮感測的時頻分析方法

為了解決mp3轉m4a的問題，作者王俊凱 這樣論述：

由於硬體方面的快速發展，運算資源相較於數十年前更加容易取得。近年來，壓縮感測藉由運算速度的提升拓展了我們的視野，與限制於著名的夏農取樣定理(Shannon’s sampling theorem) 的傳統取樣方法有所不同。壓縮感測利用了訊號的稀疏性來達成突破傳統取樣率的限制，讓我們認為也可以利用其他方面的特性來達成同樣的效果。因此，我們嘗試使用在信號處理領域常見的時頻分析工具來做為突破點。眾所周知的是，一個訊號的最低取樣點數限制與時頻分析圖上的面積有著正相關，而這正是我們要用來設計壓縮演算法的關鍵概念。在這篇碩士論文中，我們將會運用時頻分析來實作對於壓縮聲音訊號的應用。不同於廣泛出現在生活中的

MP3與M4A壓縮演算法，被捨棄的資料並非由人類的聽覺範圍決定，取而代之的是時頻分析圖上小於臨界值的點或是面積較小的區塊。時頻分析的結果會被分為各個不同的區塊，作為初步的切割結果。接著，我們將切割完的時頻分析做時頻重配(time-frequency reassignment)，運用提出的預切法(pre-cut scheme)、間隙連接法(gap connection scheme)、頭尾法(head and tail scheme)以及頻寬估計(fixed bandwidth estimation)，因而得到更進一步的信號成分分割結果。我們的下一步為近似信號成分的分割結果。對於每個信號成分，我

們使用一般化調變(generalized modulation)來進行降頻並且降低單一成分的最大頻寬。接著，我們使用兩種方法來對調變過後的信號成分近似並壓縮，分別為降採樣法(the downsampling method)及勒壤得多項式法(the Legendre polynomial method)。降採樣法由於信號成分較小的頻寬，可以有效降低所需要的採樣點數，進而達到壓縮的效果。勒壤得多項式法則是經由勒壤得多項式來尋找信號成分的稀疏表達方式，轉換成較少係數的結果。壓縮過後的資料與還原資料所需要的參數共同被編碼為一個封包，得到最後的壓縮結果。封包結果容易解碼且只需逆向操作即可進行還原重建。我

們所提出的演算法，藉由在時頻分析上切割信號，以降低時頻分析圖上多餘的空白處，因而減少需要儲存的壓縮信號。雖然運算的時間相對較長，但在部分信號相較於常見的壓縮格式，可以同時擁有較高壓縮率以及較低重建誤差率的明顯較佳結果。