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1. sdif算法？

1、sdif算法？

SDIF算法的基本思想是将音频信号转换为一系列的音高序列，并计算相邻音高之间的差异。然后，通过统计这些差异值的频率分布，生成一个直方图。这个直方图可以用来描述音频信号的音高特征。
具体而言，SDIF算法包括以下步骤：

音频信号预处理：对音频信号进行预处理，如去噪、滤波等。

音高提取：使用音高提取算法（如自相关法、YIN算法等）从音频信号中提取出音高序列。

计算差异：计算相邻音高之间的差异值，得到差异序列。

构建直方图：统计差异序列中各个差异值的频率分布，生成直方图。

分析和比较：通过分析直方图，可以得到音频信号的音高特征，并进行音频相似性比较。
SDIF算法在音频信号处理和音乐信息检索等领域有广泛应用。它可以用于音乐特征提取、音频相似性比较、音频分类等任务。

SDIF算法介绍

序列差直方图法（SDIF）是一种基于CDIF的改进算法。SDIF与CDIF的主要区别是：SDIF对不同阶的到达时间差直方图的统计结果不进行累积，其相应的检测门限也与CDIF不同。其基本思想如下：

首选计算相邻两脉冲的TOA差构成第一级差直方图。如果差直方图中只有一个位置超过门限，则把该值当作可能的PRI进行序列搜索；如果有几个超过门限的PRI值，计算下一级差直方图，直到只有一个位置超过门限。如果能成功地分离出相应序列，那么从采样脉冲列中扣除，并对剩余脉冲列从第一级形成新的SDIF差直方图；若序列检索不能成功地分离出相应的序列，则计算下一级的SDIF直方图，重复上述过程。

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