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Improving ASI Validity

St. Louis Target City MIS Report (98-04)

Improving the Validity of

Addiction Severity Index Severity Scores

Matthew G. Hile

Rita E. Adkins

and

Jeffrey G. Noel

University of Missouri-Columbia Medical School

at the Missouri Institute of Mental Health

Running head: Improving ASI validity

Authors’ Note: This research supported in part by a Center for Substance Abuse Treatment (CSAT) Target Cities grant (DHHS U95 T100662) and the Missouri Department of Mental Health. The opinions expressed in this article are solely the responsibility of the authors and are not necessarily those of the funding agencies. Special thanks are due to Bob McClain of the Department for providing ASI QA data. For additional information please contact the first author at 5400 Arsenal, St. Louis, MO 63139 or at mhilem@https://www.doczj.com/doc/8e1771096.html,

Abstract

The Addiction Severity Index (ASI) is a well known and frequently used structured assessment of substance abuse administered by a trained interviewer. Clinically, the ASI results are reported in severity scores. Combining client provided information and staff judgements, severity scores rate the individual’s treatment need. However, for research and evaluation purposes, ASI results are reported using composite scores, which contain only client reported information. In this study, normative information and modified versions of the composite scores were employed to determine the validity of assessors’scores. This method identified ASI records questioned as out of range during an independent quality assurance evaluation and to demonstrated patterns of under- and over-problem reporting across independent treatment providers. The utility of this method to determine the validity of ASI scores in quality assurance, management, and research domains is discussed.

Improving the Validity of

Addiction Severity Index Severity Scores The Addiction Severity Index (ASI) is a structured assessment of substance abuse administered by a trained interviewer (McLellan, Luborsky, Woody, & O'Brien, 1980; McLellan, Kushner, Metzger, & Argeriou, 1992). Widely used, the ASI addresses seven domains important to substance abusers: medical status, employment/support status, drug use, alcohol use, legal status, family/social relationships, and psychiatric status.

The ASI’s validity has been tested in a number of studies. It demonstrates high sensitivity (96%) and specificity (94%) to the presence of alcohol problems in a drug dependent population (Svikis, McCaul, Haug, & Boney, 1996) and has successfully discriminated between various clinical and demographic groups (Davis & DiNitto, 1996; Jordan, Luke, Mowbray, Serman, Davidson et al., 1996; McLellan, Luborsky, Cacciola, Griffith, Evans et al., 1985) and different treatment conditions (Brochu, Landry, Bergeron, & Chiocchio, 1997; McLellan, Grissom, Zanis, Randall, Brill et al., 1997). The seven ASI subscales are independent (McLellan et al., 1985) and the instrument is sensitive to differential outcomes. Based on the information collected, each of the seven ASI domains generates two slightly different scores, a composite score and a severity score.

Composite scores are used in statistical analyses and research applications. They are a mathematically weighted summary for each of the seven domains. Composite scores contain objective ASI questions that are primarily tied to behavior and problems over the last 30 days (e.g., “How many days in the last 30 have you had a problem with alcohol?”) along with the client’s perception of problem severity and treatment need. Composite scores range from the least to the most severe (McLellan et al., 1985).

Severity scores, on the other hand, are typically employed in clinical work. Severity scores range from 0 to 9 (see Table 1) and represent a unique combination of assessor evaluation and client ratings. The assessor portion is based on specific critical items answered by the client. Based on these critical items, assessors’ select a specific

3-point range of treatment need (e.g., 0-2, 1-3, …, 7-9) which spans two severity score groupings. For example, the 3-point range of 3-5 spans the upper end of “Slight problem, treatment probably not necessary” (severity score of 3) and both the lower and upper ends of “Moderate problem treatment probably necessary” (severity score of 4 or 5). After the assessor makes their selection, the client is asked to rate the severity of his or her problems and their need for treatment. If the client’s rating of severity and treatment need are low (e.g., “not a problem”) the bottom score of the 3-point range is used for the severity score (from the previous example, severity score = 3). The middle score is used (severity score = 4) when client ratings fall in the middle (viz., “moderately”) and the highest score (severity score = 5) is used when ratings are at the upper end (e.g., “extremely”). In this way, the assessor’s judgements of the objective information and the client’s ratings are combined to determine the domain’s severity score (McLellan et al., 1992).

Score Interpretation

0 - 1No problem, treatment not necessary

2 - 3Slight problem, treatment probably not necessary

4 - 5Moderate problem, treatment probably necessary

6 - 7Considerable problem, treatment necessary

8 - 9Extreme problem, treatment absolutely necessary

Table 1. Severity scores and their interpretations

As is obvious from this description, highly trained assessors are required to obtain accurate severity scores. Yet, even for the most diligent assessors, after numerous assessments, scoring “drift” will occur making severity scores increasingly unreliable (Fureman, McLellan, & Alterman, 1994). Additionally, if the ASI is used to help inform treatment placement decisions, client and assessor ratings can be colored by factors other then objective treatment need (e.g., the client’s desire to enter inpatient treatment to escape a difficult life situation, or the assessor’s need to fill available treatment slots). To counter these forces, we developed a technique for examining the validity of the assessor’s portion of the severity scores to improve scoring fidelity.

Method and Results

The basic premise of this technique is that, within each domain, selected ASI items can predict the domain specific 3-point severity score range. We chose to predict the severity range, rather than the severity score, because we wanted to assess and influence the validity of assessors’ ratings before they are combines with the clients’ evaluations. Scores that fall outside the predicted range are flagged as suspect. These scores may be either too high or too low. However, because there may be legitimate reasons for the discrepancy, these flags do not automatically disqualify the scores. Rather, they prompt some additional documentation on the part of the assessor to justify the rating. Because of their importance for obtaining treatment, three ASI domains were examined using this approach (viz., drug, alcohol, and psychological).

Data - The normative base data for this study was taken from the assessments of 3,249 individuals seen from January 1 through December 31, 1997 at a centralized intake unit. This unit, created as part of the St. Louis Target Cities project, assessed all non Medicaid clients seeking publicly funded substance abuse treatment in the St. Louis City and County. For their assessments, unit staff used the Initial Standardized Assessment Protocol (Hile, Callier, Schmoock, Adkins, & Cho, 1998) an automated assessment package that included the ASI. Staff were trained in ASI administration using manuals, video tapes, observation, and supervised practice. Additionally, the central intake unit staff were not associated with any treatment program and could provide assessments without the pressures of filling treatment slots.

The modal client assessed in 1997 was a 33-year-old, never married black male who had completed neither high school nor its equivalent. With no job skills, he had been referred for assessment by the legal system and had alcohol listed as the primary substance of abuse (see Table 2).

Variable n%Variable n% Race3,219Gender3,256

Black2,22469% Male2,49277% White95830% Female76423% Other371%

Usual Occupation3,210 Education3,256 Administration1505% <121,39543% Clerical51516% High School or GED1,32741% Skilled91228% Some College and above53416% Unskilled1,63351% Age3,267Primary Substance3,001

<=2585827% Alcohol1,09637% 26-3283126% Crack/Cocaine85128% 33-3873623% Marijuana63021% >=3980925% Heroin36212% Mean33 Other Drug622% Marital Status3,204Referral Source3,235

Married2728% Addictions Tx Program57518% Divorced/Separated82726% Individual (Self)46314% Never Married2,10566% Court/Criminal Justice1,60049%

Other59718% Table 2. Normative sample client demographic characteristics

Validity score – The initial inclination would be to use the full composite score to predict the 3-point severity range. Because the severity score includes both objective indications of problems and client statement of treatment need, it is designed to be influenced by clients’ perceptions of treatment needs. However, clients may have various pressures influencing their statements of problem severity and treatment need. Additionally, because assessors are to selected the 3-point range before gathering the client’s perceptions, we decided to test a revised composite score eliminating these perceptions1.

Because the assessor uses many of the items included in the revised composite score to determine the severity score, they should be highly correlated (McLellan et al., 1985). This assumption is born out by the data. In our sample, the correlation between the revised alcohol composite and severity score is r = .72, between the revised drug composite and severity score is r = .61, and between the revised psychological composite and severity score is r = .70, all significant (p < .01).

Because of the substantial relationship between these two measures, we considered using a regression equation to predict which revised composite score should be obtained for any severity score. However, severity scores are discrete, and a linear regression, while significant, would statistically raise or lower predictions for each score from the

1 The formulas for the revised composite scores are available from the first author.

obtained revised composite score mean. Though using a curvilinear regression would somewhat mitigate this effect, we instead elected to base our predictions on the actual revised composite score means for each 3-point severity range.

To develop appropriate reliability standards for the drug, alcohol, and psychiatric domains, we determined, based on actual obtained scores, the Winsorized mean and standard deviation (X w and SD w respectively) of the revised composite scores for each of the eight 3-point severity score ranges in our normative sample. The X w and SD w are members of a class of robust statistics, which more accurately reflect the results of the majority of the sample by reducing the influence of extreme scores (Lix & Keselman, 1998). For computational ease, an 80% confidence interval for revised composite scores was calculated for each 3-point range [range = (X w± (1.92 x SD w)]. Individuals whose revised composite scores were below the range specific to their severity score were denoted as potentially receiving too high of a severity score. Conversely, individuals whose revised composite scores were above this severity specific range were denoted as potentially receiving too low of a severity score (see the appendix for the score ranges).

To validate this approach, we evaluated the ASI records of 16 clients whose scores had been questioned by an independent Department of Mental Health quality assurance review. Of those individuals, 9 (56%) were also classified as out of range using this computational method. However, while the independent audit had identified only clients whose scores were too high, this method found 25% of the scores to be too high and 31% of them to be too low.

Next, we subjected 4 “gold standard” ASI assessments (Cacciola, Alterman, Fureman, Parikh, & Rutherford, 1997) to this algorithm. Of the 12 possible scores (three each for alcohol, drugs, and psychological problems) only 6 were in range. Two scores were too high while 4 were too low. Examination of the individual scores revealed that 5 of the 6 out or range scores occurred at the end of the scale (both upper and lower) and that in each case the score fell within the same category. Additional differences were identified when individuals had a history of substance abuse but no significant problems during the last 30 days. While in this instance the higher score could be appropriately justified by the assessor using this information it would be preferable to take history into account.

To broaden these analyses, we used these criteria to examine the ASI assessments of 12 substance abuse treatment providers across Missouri who had assessed at least 50 clients (see Table 3). Overall, 9% of the severity ranges were found to be too high while 24% were deemed to be too low. There were significant interagency differences in the percentages of clients falling into these two categories (0 to 76% too low and 0 to 46% too high) for the alcohol, ?2(22, N = 2,912) = 450, p < .001, drugs , ?2(22, N = 2,912) = 702, p < .001, and psychiatric , ?2(22, N = 2,912) = 583, p < .001, domains. When compared to the reference (CIU) clients the average rates of “in range” scores were slightly lower (3 percentage points lower) for the alcohol and drug domains and quite a bit lower for the psychological domains (14 percentage points lower).

Discussion

These analyses have identified a normative based computational means of examining the validity of severity scores for three domains of the ASI. Using these scores we have confirmed the “suspect” status of records identified in a separate quality assurance review. Additionally, subjecting “gold standard” evaluations (Cacciola et al., 1997) to this method demonstrated both its strength, 6 of the 12 scores were classified as accurate, and potential limitations for extreme scores and previous drug history not being considered in these scores. Finally, across a broader context, this approach revealed systematic differences in provider ASI ratings with the rates of suspicious assessments within one of these three domains varying from 5 to 76%. These results suggest that such an approach has quality assurance, management, and research utility.

In situations, both clinical and research, where many ASIs are collected, validity ranges can serve as an initial screen for clinical review purposes. Clients whose scores appear to be either too high or too low can have their records evaluated by supervisors or quality assurance staff to help identify any potential problems. This method may be particularly useful when assessment results are used as the basis of treatment decisions and significant pressures (e.g., empty treatment slots) may encourage unrealistic assessments. For management, by examining the patterning of responses across various assessors or agencies, systematic biases or errors can be identified. Such information can be used to guide staff and agency training decisions. For example, Provider 7 with less then 50% of scores falling “in range” may well benefit from additional training. In research, these scores may be used to monitor assessments across raters and across assessments collected at various times. An acceptable level of out of bound responses can be identified initially. When the reliability slips beyond that level retraining or recalibration can be implemented. This method would help assure the reliability of assessments across the research protocol.

One of the more important features of this method is that it identifies those who may be scored either too high or too low. Overall, nearly a quarter of the severity ranges fall into this category and some providers have many clients (76%) who receive scores that are potentially too low. Because treatment services are often based on ASI ratings, these individuals may not obtain the level of services congruent with their needs. Additionally, this group of clients may be overlooked during quality assurance reviews. In the 16 quality assurance questioned cases discussed above, none fell into the too low category.

It is important to remember that there are legitimate reasons for a score to fall outside of the predicted range (e.g., a history of substance abuse without use during the last 30 days). Scores that fall outside of the range need to be justified, and that justification needs to be carefully examined. However, there is no reason not to use out of range scores if they are appropriate.

The current results are based on setting an 80% confidence interval for “in range”scores [range = (X w± (1.92 x SD w)]. It is important to note that this interval is a heuristic that could be adjusted, up or down, based on implementation specific needs. For this study,

our purpose was to increase the consistency of ratings in real life clinical settings. After some experimentation, the 80% confidence interval was chosen because it meet two requirements. 1) Most assessments were “in range.” This helped assure assessors that they make correct decisions most of the time. If the majority of assessments were out of range they could become discouraged or, more likely, think that the validity indicator was incorrect. 2) A significant number of assessments were “out of range.” If to few assessments were out of range there would be little movement toward more consistent scoring. Enough scores need to be flagged to have increase of their overall consistency.

While the methodology has promise, the fact that only 50% of the gold standard scores could be validated is troubling. Two approaches are being used to address this issue. First, we will replace the modified composite score with one developed using all of the items available o the assessors. This would mean that history would also be considered in these predictions. Second, the range of in range scores shows a great deal of overlap across levels. Instead of using Winsorized scores to limit variability we will try a bootstrapping approach. Initial tests have shown that the ranges obtained with this method are smaller and exhibit substantially less overlap.

There are some potential limitations of this current method. First, the clients used as the basis of these norms were individuals seeking publicly funded substance abuse treatment in a large Midwestern metropolitan region. Misclassification using these norms will occur to the extent to which these individuals are not representative of those being rated. For example, in the normative sample, women receiving Medicaid services were excluded because of a waiver program. Nonetheless, the methods described in this paper can be easily repeated to develop norms that are more appropriate for any particular client population. Thus, while the specific ranges may be inappropriate for a given population, the methodology remains sound.

References

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Cacciola, J.S., Alterman, A.I., Fureman, I., Parikh, G., & Rutherford, M.J. (1997). The use of case vignettes for addiction severity index training. Journal of Substance Abuse Treatment, 14(5), 439-443.

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Fureman, I., McLellan, A.T., & Alterman, A.I. (1994). Training for and maintaining intreviewer consistency with the ASI. Journal of Substance Abuse Treatment, 11(3), 233-237.

Hile, M.G., Callier, J., Schmoock, J., Adkins, R.E., & Cho, D.W. (1998). St. Louis Target City Information System. Computers in Human Services, 14(3/4), 119-137. Jordan, L.C., Luke, D.A., Mowbray, C.T., Serman, S.E., Davidson, W.S., & Conklin, C.

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Appendix 1. Winsor means and standard deviations

Alcohol Drug Psychiatric Severity Range Mean w SD w Mean w SD w Mean w SD w 0-20.00000.00000.00000.00000.00000.0000 1-30.00210.00000.00000.00000.00000.0000 2-40.03870.00250.00070.00130.10320.0896 3-50.11480.01120.01610.01940.18590.1091 4-60.33560.05680.07330.07440.36310.1455 5-70.41150.03810.10180.07560.42610.1645 6-80.38080.03410.10540.06240.43850.0903 7-90.66250.00120.20270.04600.60840.1392

9种常用接口介绍

9种常用接口介绍关键字：常用接口１、射频天线和模拟闭路连接电视机就是采用射频（ＲＦ）接口。作为最常见的视频连接方式，它可同时传输模拟视频以及音频信号。ＲＦ接口传输的是视频和音频混合编码后的信号，显示设备的电路将混合编码信号进行一系列分离、解码在输出成像。由于需要进行视频、音频混合编码，信号会互相干扰，所以它的画质输出质量是所有接口中最差的。有线电视和卫星电视接收设备也常用ＲＦ连接，但这种情况下，它们传输的是数字信号。２、复合视频不像射频接口那样包含了音频信号，复合视频（Ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ）通常采用黄色的ＲＣＡ（莲花插座）接头。“复合”含义是同一信道中传输亮度和色度信号的模拟信号，但电视机如果不能很好的分离这两种信号，就会出现虚影。３、Ｓ端子Ｓ端子（Ｓ－Ｖｉｄｅｏ）连接采用Ｙ／Ｃ（亮度／色度）分离式输出，使用四芯线传送信号，接口为四针接口。接口中，两针接地，另外两针分别传输亮度和色度信号。因为分别传送亮度和色度信号，Ｓ端子效果要好于复合视频。不过Ｓ端子的抗干扰能力较弱，所以Ｓ端子线的长度最好不要超过７米。４、色差色差（Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）通常标记为Ｙ／Ｐｂ／Ｐｒ，用红、绿、蓝三种颜色来标注每条线缆和接口。绿色线缆（Ｙ），传输亮度信号。蓝色和红色线缆（Ｐｂ和Ｐｒ）传输的是颜色差别信号。色差的效果要好于Ｓ端子，因此不少ＤＶＤ以及高清播放设备上都采用该接口。如果使用优质的线材和接口，即使采用１０米长的线缆，色差线也能传输优秀的画面。５、ＶＧＡＶＧＡ（ＶｉｄｅｏＧｒａｐｈｉｃｓＡｒｒａｙ）还有一个名称叫Ｄ－Ｓｕｂ。ＶＧＡ接口共有１５针，分成３排，每排５个孔，是显卡上应用最为广泛的接口类型，绝大多数显卡都带有此种接口。它传输红、绿、蓝模拟信号以及同步信号（水平和垂直信号）。使用ＶＧＡ连接设备，线缆长度最好不要超过１０米，而且要注意接头是否安装牢固，否则可能引起图像中出现虚影。６、ＤＶＩＤＶＩ（ＤｉｇｉｔａｌＶｉｓｕａｌＩｎｔｅｒｆａｃｅ）接口与ＶＧＡ都是电脑中最常用的接口，与ＶＧＡ不同的是，ＤＶＩ可以传输数字信号，不用再进过数模转换，所以画面质量非常高。目前，很多高清电视上也提供了ＤＶＩ接口。需要注意的是，ＤＶＩ接口有多种规范，常见的是ＤＶＩ－Ｄ（Ｄｉｇｉｔａｌ）和ＤＶＩ－Ｉ（Ｉｎｔｅｒｇｒａｔｅｄ）。ＤＶＩ－Ｄ只能传输数字信号，大家可以用它来连接显卡和平板电视。ＤＶＩ－Ｉ则在ＤＶＩ－Ｄ可以和ＶＧＡ相互转换。关于ＤＶＩ接口更详细信息请参考ＤＶＩ接口详解７、ＨＤＭＩＨＤＭＩ（ＨｉｇｈＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＩｎｔｅｒｆａｃｅ）接口是最近才出现的接口，它同ＤＶＩ一样是传输全数字信号的。不同的是ＨＤＭＩ接口不仅能传输高清数字视频信号，还可以同时传输高质量的音频信号。同时功能跟射频接口相同，不过由于采用了全数字化的信号传输，不会像射频接口那样出现画质不佳的情况。对于没有ＨＤＭＩ接口的用户，可以用适配器将ＨＤＭＩ接口转换位ＤＶＩ接口，但是这样就失去了音频信号。高质量的ＨＤＭＩ线材，即使长达２０米，也能保证优质的画质。

MP3解码芯片选型指南

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语言学概论中文版

第一章:绪论 1.什么是语言学? 1.1定义语言学常被定义为是对语言进行系统科学研究的学科。语言学研究的不是某一种特定的语言,而是人类所有的语言。为了揭示语言的本质,语言学家首先要对语言实际使用进行观察,并在此基础上形成有关语言使用的概括性假设,这些初步形成的假设要在语言使用中进行进一步的检验,最终形成一条语言理论。 1.2语言学的研究范畴: 语言学研究有不同的侧重。对语言体系作全面研究的语言学研究称为普通语言学。语音学主要是对语言声音媒介的研究,它不只是研究某一特定的语言的声音媒介,而是所有语言的声音媒介。音系学与语音学不同,它主要研究特定语言的语音体系,即音是如何结合在一起产生有意义的单位。形态学主要研究单词的内部语义结构,及这些叫做词素的语义最小单位是如何结合构成单词。句法学主要研究构成潜在句子的句法规则。语义学以研究语义为目的,传统语义学主要研究抽象的意义,独立于语境之外的意义,语用学也是研究语义,但是它把语义研究置于语言使用语境中加以研究。语言不是一个孤立的现象,而是一种社会现象,各种社会因素都会对语言的使用产生影响。从社会的角度来研究语言的科学被称之为社会语言学。语言和社会之间的关系是社会语言学研究的主要内容。心理语言学主要从心理学的角度来研究语言。它要研究人们在使用语言时大脑的工作机理,如人是如何习得母语的,人的大脑是如何加工和记忆语言信息等问题。把语言学的研究成果应用到实践中的科学形成了应用语言学。狭义上,应用语言学指把语言理论和原则运用于语言教学的科学,在广义上,它指把语言理论与原则应用于解决实际问题的科学。除此之外还有人类语言学、神经语言学、数学语言学、计算语言学等。

各种显示接口的介绍

各种显示接口的介绍中国投影网行业资讯2009-9-10 9:47:10编辑：晨阳[ 大中小] TV接口 TV接口又称RF射频输入，毫无疑问，这是在电视机上最早出现的接口。TV接口的成像原理是将视频信号(CVBS)和音频信号(Audio)相混合编码后输出，然后在显示设备内部进行一系列分离/ 解码的过程输出成像。由于需要较多步骤进行视频、音视频混合编码，所以会导致信号互相干扰，所以它的画质输出质量是所有接口中最差的。 AV接口 AV接口又称（RCA）可以算是TV的改进型接口，外观方面有了很大不同。它传输的是复合视频信号，也称做复合视频信号（CVBS）接口。分为了3条线，分别为：音频接口（红色与白色线，组成左右声道）和视频接口（黄色）。由于AV输出仍然是将亮度与色度混合的视频信号，所以依旧需要显示设备进行亮度和色彩分离，并且解码才能成像。这样的做法必然对画质会造成损失，所以AV接口的画质依然不能让人满意。在连接方面非常的简单，只需将3种颜色的AV线与电视端的3种颜色的接口对应连接即可。总体来说，AV接口实现了音频和视频的分离传输，在成像方面可以避免音频与视频互相干扰而导致的画质下降。AV接口在电视与DVD连接中使用的比较广，是每台电视必备的接口之一。 S端子 S端子可以说是AV端子的改革，在信号传输方面不再将色度与亮度混合输出，而是分离进行信号传输，也就是Y、C分离传输，所以我们又称它为“二分量视频接口”。与AV 接口相比，S端子不再对色度与亮度混合传输，这样就避免了设备内信号干扰而产生的图像失真，能够有效的提高画质的清晰程度。但S-Video仍要将色度与亮度两路信号混合为一路色度信号进行成像，所以说仍然存在着画质损失的情况。虽然S端子不是最好的，不过一般情况下AV信号为640线，S端子可达到1024线，但是这需要由片源来决定。一般来说这种接口在DVD、PS2、XBOX、NGC 等视频和游戏设备上广泛使用。色差分量接口对于色差来说，目前可能应用并不算很普遍，主要的原因是一些CRT电视机并没有提供色差分量的输入接口。简单的说，相比过去的AV和S端子，色差是将信号分为红、绿、

音乐剑神的DAC芯片介绍

音乐剑神的DAC芯片介绍解码芯片介绍：（排名不分先后）很多烧友在苦苦寻找哪款解码器最适合自己，那么下面就我一些所知作一下介绍，以便于大家选择，当然也期望高手光临指导，我也在探索研究中。比较常见的高端解码器芯片有下面那一些：备注1：以下几款只要能设计好，调音好，做好，都可以出最好的声音，效果难分难解，各有特色，各有所长所好。芯片的指标并不代表声音的好坏，关键看周围其他电路设计，决定了最后输出声音的品质。备注2：下面的声音解说，都是按照“音乐剑神”的设计调音能力能达到的最高水平。不包括也不保证，其他品牌用同样的芯片，能达到同样效果。我觉得听了及格的没几款。如果发现和我们类同介绍，必是盗版。 1，TDA1541：飞利浦顶级CD机王，大量采用。虽然是16BIT的，但效果超一流，中音温暖迷人，音乐味道浓郁。属于温暖甜美类型，适合古典，听人声，是这几款里面最好的。缺点是，解稀力和动态由于是16BIT的限制，稍有不足，但也不差了。制作容易做成功。属于老黄忠了。有的人觉得很好，很喜欢那味道。我估计是他周围器材设备不是最好，声音比较硬，那松暖声音风格，对硬声的器材，有很好的调和作用。但配于更高档的，比如我们音乐剑神的器材，1541的缺陷就暴露无疑问。我个人觉得高音解析力不足，那种高档器材产生的透明度，空灵感，余音绕梁感很缺。中音是温暖，但缺中气，不能产生让人共鸣的，感觉到内脏就有微震的，又亲切的中音。低音相对倒还好，比较宽松类型，有人喜欢，但我觉得能力度更大一些更适合大多数客户的爱好。 2，TDA1547：1541的升级版，指标更高，但飞利浦等大厂觉得不好，还是继续沿用1541。很烧友觉得，音乐味道反而没1541好，所以虽然指标高，实际效果并不见得比1541更好，用的厂家少，周边配套电路设计成熟度也比较低。 3，PCM63：一代经典，用的机器很多了。这个我研究不多。也是比较老款的芯片了。 4，AD1955：一款让人又爱又恨的芯片，细节和动态很好，能量感也好，除了PCM1704/1794，大概这个算细节/动态/解析力最高的了，属于凶悍类型。但有的人觉得声音象白开水，缺少音乐性，反正这各有所好吧。但我发现这1955很难做好，高音容易毛，我听过几个AD1955都不行，都高音过亮刺耳+缺乏音乐感染力，暂时还没听到过做成功的案例。据烧友说“雨田”版的1955不错，不过价格厉害。AD1955的设计需要会软件编程的，如果只用硬件是很难完全发挥优势的。

《语言学概论》作业答案

《语言学概论》作业答案第一章绪论一、名词解释语言：是一种特殊的社会现象，是人类必不可少的作为最重要的交际工具和思维工具来使用的一种音义结合的符号系统。语言作为一种社会现象，既具有鲜明的民族性，又有全民性，没有阶级性。它是是人类区别于所有其他低级动物的根本特征。言语：是个人对语言运用的行为和结果。它有两个意思：一是指人说和写的过程，是人的一种行为，叫言语活动，也叫言语行为；二是指人说出来的话或者写出来的东西，也叫言语作品。小学：是我国古代语文学的统称，由训诂学、文字学、音韵学三部分组成。训诂学解释字义，文字学分析字形，音韵学研究字音。历史比较语言学：是语言学中一个重要的部门。它以历史比较法为基础，研究语言的亲属关系。它为现代语言学的建立奠定了坚实的基础，是语言学走上独立发展道路的标志。结构语言学：又称现代语言学。索绪尔在《普通语言学教程》一书中提出的看法成为现代结构主义语言学的理论基础，标志着现代语言学的形成。他首先区别了语言和言语。其次，他区分了共时语言学和历时语言学。第三，他区分了组合关系和联想关系。转换生成语言学：二十世纪五十年代中期，乔姆斯基批判了美国结构主义语言学的根本观点，建立了生成语言学。他认为，人脑有一种天赋的普遍的掌握语言的机制，当输入一定的语言材料后，它会加以识别并加工出一套规则系统，然后利用这套系统生成新的句子。这种机制就是人普遍具有的语言能力。他认为，语言学的对象应是语言能力，而不是语言行为，语法就是对语言能力的描写。二、语言学研究的对象与任务 1.语言学的研究对象语言就是是语言学的研究对象，语言学主要研究和探讨语言的性质、结构规律和发展演变规律。这里的语言指的是“人类语言”，或称“自然语言”，与之相对的是“动物语言”、“人工语言”等。语言是语言学研究的本体，但是语言学所关心的又不仅仅局限于人类语言，其他同语言相关的领域，也是语言学关心、研究的对象。语言学研究的对象包括人类语言及其相关对象。 2.语言学的任务古代，书面语成了语言研究的对象，语言研究的任务也只是给古代留传下来的政治、哲学、宗教、历史、文学等方面的经典作注解，而不是探索语言的规律。这就是所谓传统的语文学。在我国，形成了统称“小学”的文字、音韵、训诂的我国传统语文学。自从二十世纪初，瑞士语言学家费尔迪南·德·索绪尔开创了语言学研究的新纪元以来，语言学研究的任务发

各种通讯接口简介

各种通讯接口简介 ———各种通讯接口简介作者：realinfo 发布时间：2011-5-23 10:48:53 阅读次数：一、什么是RS-232 接口？ (1) RS-232 的历史和作用在串行通讯时，要求通讯双方都采用一个标准接口，使不同的设备可以方便地连接起来进行通讯。RS-232-C接口（又称EIA RS-232-C）是目前最常用的一种串行通讯接口。（“RS-232-C”中的“-C”只不过表示RS-232的版本，所以与“RS-232”简称是一样的）它是在1970 年由美国电子工业协会（EIA）联合贝尔系统、调制解调器厂家及计算机终端生产厂家共同制定的用于串行通讯的标准。它的全名是"数据终端设备（DTE）和数据通讯设备（DCE）之间串行二进制数据交换接口技术标准"该标准规定采用一个25 个脚的DB-25 连接器，对连接器的每个引脚的信号内容加以规定，还对各种信号的电平加以规定。后来IBM 的PC 机将RS-232 简化成了DB-9 连接器，从而成为事实标准。而工业控制的RS-232 口一般只使用RXD、TXD、GND 三条线。 (2)RS-232 接口的电气特性在RS-232-C 中任何一条信号线的电压均为负逻辑关系。即：逻辑"1"为-3 到-15V；逻辑"0"为+3 到+15V 。RS-232-C 最常用的9 条引线的信号内容如下所示 DB-9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 DB-25 8 3 2 20 7 6 4 5 22 定义DCD RXD TXD DTR GND DSR RTS CTS RI (3) RS-232 接口的物理结构 RS-232-C 接口连接器一般使用型号为DB-9 插头座,通常插头在DCE端,插座在DTE端. PC 机的RS-232 口为9 芯针插座。而波士RS-232/RS-485转换器的RS-232 为DB-9 孔插头。一些设备与PC 机连接的RS-232 接口,因为不使用对方的传送控制信号,只需三条接口线,即"发送数据TXD"、"接收数据RXD"和"信号地GND"。RS-232 传输线采用屏蔽双绞线。（4）RS-232 传输电缆长度由RS-232C 标准规定在码元畸变小于4%的情况下，传输电缆长度应为50 英尺，其实这个4%的码元畸变是很保守的，在实际应用中，约有99%的用户是按码元畸变10-20%的范围工作的，所以实际使用中最大距离会远超过50英尺，美国DEC公司曾规定允许码元畸变为10%而得出下面实验结果。其中1 号电缆为屏蔽电缆，型号为DECP.NO.9107723 内有三对双绞线，每对由22# AWG 组成，其外覆以屏蔽网。2 号电缆为不带屏蔽的电缆。型号为DECP.NO.9105856-04是22#AWG 的四芯电缆。 DEC 公司的实验结果波特率bps 1号电缆传输距离（米） 2号电缆传输距离（米）

语言学基础知识

一、语言和语言学 1、语言的区别性特征：Design of features of language 任意性arbitrariness 指语言符号和它代表的意义没有天然的联系二重性duality 指语言由两层结构组成创造性creativity 指语言可以被创造移位性displacement 指语言可以代表时间和空间上不可及的物体、时间、观点 2、语言的功能（不是很重要）信息功能informative 人际功能interpersonal 施为功能performative 感情功能emotive function 寒暄功能phatic communication 娱乐功能recreational function 元语言功能metalingual function 3、语言学主要分支语音学phonetics 研究语音的产生、传播、接受过程，考查人类语言中的声音音位学phonology研究语音和音节结构、分布和序列形态学morphology研究词的内部结构和构词规则句法学syntax 研究句子结构，词、短语组合的规则语义学semantics 不仅关心字词作为词汇的意义，还有语言中词之上和之下的意义。如语素和句子的意义语用学pragmatics 在语境中研究意义 4、宏观语言学macrolingustics 心理语言学psycholinguistics社会语言学sociolinguistics 人类语言学anthropological linguistics计算机语言学computational linguistics 5语言学中的重要区别规定式和描写式：规定式：prescriptive说明事情应该是怎么样的描写式：descriptive说明事情本来是怎么样的共时研究和历时研究：共时：synchronic研究某个特定时期语言历时：diachronic 研究语言发展规律语言和言语：语言：langue指语言系统的整体言语：parole指具体实际运用的语言语言能力和语言运用：乔姆斯基(chomsky提出) 能力：competence用语言的人的语言知识储备运用：performance真实的语言使用者在实际中的语言使用二、语音学 1、语音学分支发音语音学articulatory phonetics研究语言的产生声学语言学acoustic phonetics研究语音的物理属性听觉语音学auditory phonetics研究语言怎样被感知 2 IPA（国际音标）是由daniel Jones琼斯提出的三、音位学 1、最小对立体minimal pairs 2、音位phoneme

电脑常见的接口大全

电脑常见的接口大全每一台计算机，不管是台式机还是笔记本，里里外外都有很多的接口，你能把它们每一个都认出来而且知道它们的用途吗？通常一些相关的文章介绍起来都缺乏耐心，而且也没有足够的插图之类，更使得大家犯迷糊。本文旨在综合参考之用，不仅是帮助新人菜鸟，希望也能够对经验丰富的人有所帮助。通过大量的图片和简单的解释文字，我们将向您介绍在PC 上各种各样的插槽、端口、接口，以及通常是什么样的设备来连接在上面。因此本文对于那些对电脑内外接口不太清楚的人会更有帮助一些，而不是一篇电脑连接故障的快速参考书。 PC的部件连接性方面比较让人欣慰的是：不兼容的接口配件等根本就不能连接在一起。当然也不排除极少的情形出现，还好因此导致硬件损害的事情现在也是非常少见了。 USB

USB（Universal Serial Bus）接口大家可能最熟悉了吧，USB是设计用来连接鼠标、键盘、移动硬盘、数码相机、网络电话（VoIP的skype 之类）、打印机等外围设备的，理论上一个USB主控口可以最大支持127个设备的连接。USB分为两个标准，USB1.1最大传输速度为12Mbps，USB2.0为480Mbps，这两种标准的接口是完全一样的，也可向下兼容，传输速度的不同取决于电脑主板的USB主控芯片和USB设备的芯片。USB接口可以带有供电线路，这样USB设备例如移动硬盘等就不用再接一条电源线了（最高500mA 5V电压），现在支持USB接口的手机也可以通过电脑来充电。 USB接口方式有三种：PC上常见的是Type A型，一些USB设备上(一般带有连接线缆)常使用Type B，而Mp3、相机、手机等小型数码设备上通常是mini USB接口。

解码芯片介绍

大体上说：2个18 bit DAC并联后的转换精度相当于19 bit，4个20 bit DAC并联后转换精度相当于23 bit ，而8个20 bit DAC并联后转换精度相当于24 bit，等等。PCM1704等24 bit DAC出现之前，高档数字音响的24 bit转换精度就是利用多个DAC并联方法得到的。所以4个16 bit的并联，相当于19 bit效果。从人耳声音听感上来说，区别不可能象技术指标数字上的差距那么大。这和电脑CPU,2个并联,速度可以提高50%-100%完全不一样。24BIT的技术指标要比20BIT高16倍（即2的4次方），24BIT的技术指标要比16BIT的高1024倍。但人的耳朵对声音的敏感度是取LOG的对数的，所以2并联芯片后，实际听感效果提高就10%左右。所以：2并联，提高10%左右。4并联提高的就更少，+5%左右。8并联大概，+2.5%左右。片数越多，实际听感提高越少，一般也就4-8并联到头了，否则这点资金成本放在提高其他方面能提高更多比例。所以多片DAC并联，实际听感，并不如很多人想象的可以提高那么多，很多还是商业广告需求。 1，TDA1541：16BIT芯片。飞利浦顶级CD机王，大量采用。虽然是16BIT的，但效果15年前算是一流，中音温暖迷人，音乐味道浓郁。属于温暖甜美类型，适合古典，听人声，是这几款里面最好的。缺点是，解稀力和动态由于是16BIT的限制，稍有不足，但也不差了。制作容易做成功。属于老黄忠了。有的人觉得很好，很喜欢那味道。我估计是

视频输入输出常用接口介绍

视频输入输出常用接口介绍随着视频清晰度的不断提升，这也促使我们对高清视频产生了浓厚的兴趣，而如果要达某些清晰度的视频就需要配备相应的接口才能完全发挥其画质。所以说视频接口的发展是实现高清的前提，从早期最常见且最古老的有线TV输入到如今最尖端的HDMI数字高清接口，前前后后真是诞生了不少接口。但老期的接口信号还在继续使用，能过信号转换器就能达到更清晰的效果，比如： AV,S-VIDEO转VGA AV,S-VIDEO转HDMI，图像提升几倍，效果更好。从现在电视机背后的接口也能看出这点，背后密密麻麻且繁琐的接口让人第一眼看过去有点晕的感觉。今天小编就将这些接口的名称与作用做一个全面解析，希望能对选购电视时为接口而烦恼的朋友起到帮助。 TV接口

TV输入接口 TV接口又称RF射频输入，毫无疑问，这是在电视机上最早出现的接口。TV接口的成像原理是将视频信号(CVBS)和音频信号(Audio)相混合编码后输出，然后在显示设备内部进行一系列分离/ 解码的过程输出成像。由于需要较多步骤进行视频、音视频混合编码，所以会导致信号互相干扰，所以它的画质输出质量是所有接口中最差的。 AV接口 AV接口又称（RCARCA）可以算是TV的改进型接口，外观方面有了很大不同。分为了3条线，分别为：音频接口（红色与白色线，组成左右声道）和视频接口（黄色）。

AV输入接口与AV线由于AV输出仍然是将亮度与色度混合的视频信号，所以依旧需要显示设备进行亮度和色彩分离，并且解码才能成像。这样的做法必然对画质会造成损失，所以AV接口的画质依然不能让人满意。在连接方面非常的简单，只需将3种颜色的AV线与电视端的3种颜色的接口对应连接即可。总体来说，AV接口实现了音频和视频的分离传输，在成像方面可以避免音频与视频互相干扰而导致的画质下降。AV接口在电视与DVD连接中使用的比较广，是每台电视必备的接口之一。 S端子 S端子可以说是AV端子的改革，在信号传输方面不再将色度与亮度混合输出，而是分离进行信号传输，所以我们又称它为“二分量视频接口”。

AC1094 MP3解码芯片ic方案说明

AC1094方案说明一、简介 AC1094是杰理推出的一款mp3解码芯片,SSOP24封装的，支持MP3和WAV。24位的DAC输出[这个参数含水分]。但是目前来说这款芯片是非常成功的一款产品，成本低廉，性能稳定二、杰理方案的分类说明系列分类对应的芯片目前版本封装备注 2系列已经停产，无需关心 1系列AC1090E版LQFP48多GPIO口AC1094E版SSOP24 AC1093E版SSOP24 AC1082E版SOP16 1系列的特点单价低，2013年推出的，生命周期要长。支持MP3、WAV。不支持录音和WMA解码 3系列AC3090-C C版LQFP48带录音AC3094-C C版SSOP24 AC3082-C C版SOP16 3系列的特点是单价高，支持录音和WMA格式的解码，生命周期可能会短 4系列[蓝牙方向]AC4101目前主推的蓝牙芯片 AC4106低成本蓝牙基本停产无需关心AC4107目前主推低成本蓝牙，AC4109争对蓝牙耳机应用 4系列的特点是芯片为ARM内核，时钟最高128M，分别应用在蓝牙和语音识别，QQ：2491352264 AC46系列AC4601LQFP48支持点阵屏 AC4602SSOP28 AC4603SSOP24 AC4605SSOP20 AC46系列，是单芯片的蓝牙芯片，目前是主推的蓝牙方案[插卡+蓝牙+FM]，但是缺点就是功耗比较大杰里的所有系列的芯片，都是一个晶圆，只是根据不同的需求，进行不同方式的封装，也就是说1系列里面SOP16和LQFP48封装的晶圆是一样的

三、AC1094的特点 ●小型封装SOP24。两边出脚。生产加工和调试十分方便 ●支持USB设备、TF卡、FM、AUX、FLASH。 ●支持遥控功能 ●按键稳定支持10个，上一曲、下一曲 ●可以带显示的插卡方案，另外高达15个可用的GPIO，可以组成很多功能 1、AC1094的管脚说明引脚序号引脚名称功能描述备注1DACL左声道 2DACR右声道 33V3 3.3V稳压输出 4VIN电源输入 3.2V-5V 5GND电源地 6P23/P24通用输入输出口AUX输入脚 7P25通用输入输出口AUX输入脚 8P26通用输入输出口可以做GPIO 9P27通用输入输出口可以做GPIO 10P46/VPP通用输入输出口外部中断[低触发] 11P17通用输入输出口SPI的输入12P16通用输入输出口SPI的时钟13P01通用输入输出口SPI的输出14P00通用输入输出口 15P05通用输入输出口 16P02通用输入输出口 17P20通用输入输出口SDCLK 18P21通用输入输出口SDCMD 19P22通用输入输出口SDDAT 20USBDM通用输入输出口USB- 21USBDP通用输入输出口USB+ 22RTCVDD复位脚复位脚 23VCOM DAC的参考电压DAC的参考电压24DACVSS DAC的输出地DAC的输出地

语言学理论及流派,最全

语言学流派布拉格学派狭义的布拉格学派是指本世纪20年代后半期以来，参加布拉格语言学会，以及在学术观点，学术活动上跟这个学会有密切联系的一批语言学家和文艺理论家。广义的布拉格学派则包括参加捷克斯洛伐克语言学会等语言学团体，继承布拉格语言学会传统的当代语言学家。布拉格学派接受了索绪尔的基本理论，承认语言是一个符号系统，但不把语言形式与超语言因素截然分开，重视语言的共时研究，但并不把它与历时研究割裂开来；他们还接受了俄国语言学家库尔德内的功能观，对语言进行结构与功能相结合的研究，因而自称为结构-功能学派。这个学派颇有影响。美国语言学家鲍林格作过这样的评价："在欧洲语言学团体中，影响最大的莫过于布拉格语言学会，美国语言学的每一项重要发展，都与这一学派的学说有关。"这一学派的先驱者是马泰修斯。1926年10月，他与雅科布逊，哈弗拉奈克，贝克尔等6人发起，建立了布拉格语言学会。参加学会的外族人中，以俄罗斯人最多，除雅科布逊外，著名的有：特鲁贝茨柯依，卡尔采夫斯基，柯别茨基，依萨钦柯等。俄罗斯翼成员大多专注于语言内部结构的研究，忽视语言与超语言因素的关系。捷克斯洛伐克的会员多数比较重视语言与社会的关系，注意语言理论的应用性。他们被称为捷克翼或马泰修斯翼。捷克翼的会员中除马泰修斯，哈弗拉奈克外，著名的还有：特伦卡，温伽尔特，穆卡硕夫斯基，瓦海克，斯卡利奇卡，柯日奈克，何拉莱克，特罗斯特，奥别尔普法尔采，博尔道夫，诺瓦克，鲍利尼等。布拉格学派在第一届国际语言学会议（海牙，1928）上，第一次把他们的音位学的观点公诸于世，引起很大的反响。该学派集体观点的全面叙述见于他们在第一届国际斯拉夫学会议上所提出的《论纲》。《论纲》强调语言是一种功能体系，评价任何语言现象都应从它所达到的目的，所起的功能着眼。1929年出版会刊《布拉格语言学会论丛》。1935年创办期刊《词和文》。1939年捷克斯洛伐克被德国占领和支解，学会为振奋民族精神，合写了文集《关于语言和诗歌的读物》。1956年布拉格语言学会与斯拉夫语言学会等团体合并，成立了捷克斯洛伐克语言学会。1964年，捷克斯洛伐克语言学会出版会刊《布拉格语言学论丛》。70年代初，学会出版《捷克和斯洛伐克语言学资料》丛书，在第一集中全文刊载了著名的《论纲》。捷克斯洛伐克的语言学是与《论纲》所提出的基本原则相联系的。该学派在理论和方法上的贡献大致可归为以下几点：（1）提出语言是多功能的结构体系。《论纲》写得很明确：从功能观点出发，语言是为一定目的服务的表达手段。根据语言行为与超语言现实的关系，语言的功能可区分为交际功能和诗歌功能，前者是针对表达对象而言的，后者是针对表达本身而言的。德国语言学家布勒曾在《布拉格语言学会论丛》第一卷上发表过一篇论文，重申他在20年代提到过的语言三功能说：描述（针对所说的事物或现象而言），表达（从说话者角度出发），召唤（针对交谈的另一方面而言）。雅科布逊以后又根据信息论的模式把三功能说发展成为六功能说：所指(referential)或指示(denotative)，表情（emotive），意动(conative)，沟通(phatic)，后语言(metalinguistic)，诗歌(poetic)。（2）建立了音位学说。反映布拉格派音位观的代表作是特鲁贝茨柯依的《音位学原理》。在此书中音位体系被定义为能用以区别词汇意义和语法意义的音位对立体的综合。此作对世界各国音位学的研究都有很大的影响。以后，雅科布逊又通过实验和对历时音位学的研究，对布拉格语言学会早期的音位理论进行了某些补充和发展。（3）把音位学的概念，类型学的原则应用于语法研究。雅科布逊、特伦卡、斯卡利奇卡认为语法平面的基本单位是形位（morpheme），形位在一定场合下也会出现中和的现象。形位学上的对立也有偶项特征，但不对称，一个强（有标记项），一个弱（无标记项），可以通过对语言符号的不对称性来分析语法意义。（4）提出"语言联盟"的理论。他们认为，邻近地域的语言，由于相互影响，常常获得一些共同的或相似的特征。所以某些语言的共同特征不一定都是来源于语言的亲属关系。（5）提出了句子的实际切分说。实际切分的主要成分是"表达出发点"和"表述核心"，即现在通用的"主位"（theme）和"述位"（rheme）。（6）提出要加强对标准语理论，术语和功能语体的研究，以指导整个语言文化工作。（7）提倡把最新理论运用于从中学开始的语言教学。《论纲》第十章就提出了这一见解。战后，布拉格学派认为：正确理解语音外壳和意义的关系，语言功能特征与结构特征的关系，以及语言体系开放性特征等问题，至今仍是语言学理论发展的基础；应该把对上述问题的研究成果充分地运用于本族语的分析，以促进语言文化的发展。他们在语言研究中还发现了语言存在着中心区和边缘区，结构规则在中心区表现得十分明显，而在边缘区则显得模糊。当前布拉格语言学家们对语言形式与超语言因素间的关系也给予了足够的重视，并主张在语言学研究中运用电子技术，因而，在数理语言学等方面的研究中也取得了一定的成绩。

通信接口介绍

一IIC通信现今，在低端数字通信应用领域，我们随处可见IIC (Inter-Integrated Circuit) 和SPI (Serial Peripheral Interface)的身影。原因是这两种通信协议非常适合近距离低速芯片间通信。Philips （for IIC）和Motorola（for SPI）出于不同背景和市场需求制定了这两种标准通信协议。 IIC 开发于1982年，当时是为了给电视机内的CPU和外围芯片提供更简易的互联方式。电视机是最早的嵌入式系统之一，而最初的嵌入系统是使用内存映射（memory-mapped I/O）的方式来互联微控制器和外围设备的。要实现内存映射，设备必须并联入微控制器的数据线和地址线，这种方式在连接多个外设时需大量线路和额外地址解码芯片，很不方便并且成本高。为了节省微控制器的引脚和和额外的逻辑芯片，使印刷电路板更简单，成本更低，位于荷兰的Philips实验室开发了‘Inter-Integrated Circuit’，IIC 或IIC ，一种只使用二根线接连所有外围芯片的总线协议。最初的标准定义总线速度为100kbps。经历几次修订，主要是1995年的400kbps，1998的3.4Mbps。有迹象表明，SPI总线首次推出是在1979年，Motorola公司将SPI总线集成在他们第一支改自68000微处理器的微控制器芯片上。SPI总线是微控制器四线的外部总线（相对于内部总线）。与IIC不同，SPI没有明文标准，只是一种事实标准，对通信操作的实现只作一般的抽象描述，芯片厂商与驱动开发者通过data sheets和application notes沟通实现上的细节。IIC(INTER IC BUS) IIC的数据输入输出用的是一根线，但是由于IIC的数据线是双向的，所以隔离比较复杂，SPI则比较容易。所以系统内部通信可用IIC,若要与外部通信则最好用SPI带隔离（可以提高抗干扰能力）。但是IIC和SPI都不适合长距离传输。 IIC总线是双向、两线(SCL、SDA)、串行、多主控（multi-master）接口标准，具有总线仲裁机制，非常适合在器件之间进行近距离、非经常性的数据通信。在它的协议体系中，传输数据时都会带上目的设备的设备地址，因此可以实现设备组网。 IIC通信:是两根线，发送的开始状态和结束状态都与SCL有关，SDA上先发送设备地址，后发送寄存器地址和数据。硬件简单，软件协议稍微多点，比如开始状态，结束状态，数据变化状态对时序都有严格要求 IIC 是多主设备的总线，IIC没有物理的芯片选择信号线，没有仲裁逻辑电路，只使用两条信号线——‘serial data’(SDA) 和‘serial clock’(SCL)。IIC协议规定： 1.每一支IIC设备都有一个唯一的七位设备地址； 2. 数据帧大小为8位的字节； 3. 数据（帧）中的某些数据位用于控制通信的开始、停止、方向（读写）和应答机制。IIC 数据传输速率有标准模式（100 kbps）、快速模式（400 kbps）和高速模式（3.4 Mbps），另外一些变种实现了低速模式（10 kbps）和快速+模式（1 Mbps）。物理实现上，IIC 总线由两根信号线和一根地线组成。两根信号线都是双向传输的，参考下图。IIC协议标准规定发起通信的设备称为主设备，主设备发起一次通信后，其它设备均为从设备。

ES9023芯片介绍

ES9023芯片介绍 ES9023是24bit立体声音频数-模转换芯片，芯片内集成2V rms输出的驱动运放。采用了业界先进的SABRE数-模转换技术，这款芯片集最佳音质、高性价比于一身，使之成为数模转换的理想选择。可以应用在蓝光播放器、CD/DVD、高清机顶盒、数字电视或音频接收设备等产品。 ES9023内部使用专利技术的超线流（Hyperstream)架构和时域抖动消除技术，使之可以实现无抖动录音级别的音质，动态范围达到了112dB。由于芯片内集成了电荷泵可以产生负电压，ES9023可以在单电源供电下参考地线直接输出2V rms，免除了直流电压隔离的耦合电容。而且，输出幅度可以根据实际需要，通过电阻来设置小于2V rms水平。开关机噪声也得以全面抑制。专用的控制/状态引脚可以允许在没有单片机控制的情况下容易集成到系统中。后记 ES9023是ESS公司一款单端输出DAC芯片，也是他们的SABRE DAC系列里很独特、简洁的一款，公认为是最容易出好声的解码芯片。在3.6V供电下我们实际测试输出可以大于2V rms，而且没有耦合电容的结构，不用再费心寻找价格不菲的耦合电容了，也不需要担心电容带来的音频失真（通常会这样）。另外实际测试中我们用32ohm耳机发现也可以很好驱动，只不过输出幅度会略为减小。而对于驳接功放、耳放等电路，更是不在话下。亿世科技（ESS Technology）的最新解码芯片S9023。ES9023 拥有从此公司顶级产品ES9018 身上继承过来的多处核心技术，包括专利技术的超级流水线结构（Hyperstream architecture）和时域抖动消除器（Time Domain Jitter Eliminator）等。设计完美并精心校音的ES9023 解码电路可以提供惊人性价比的声音输出。欢迎登陆HiFi音响论坛参与讨论https://www.doczj.com/doc/8e1771096.html,

语言学理论名词解释

语言学理论名词解释导言 1.语言学：以语言作为研究对象的一门独立科学。 2.专语语言学：以某一种具体的语言为研究对象的语言学。它包括共时语言学和历时语言学两种。总之，专语语言学只研究某一种语言。 3.共时语言学：语言研究的一种方法，从一个横断面描写研究语言在某个历史时期的状态和发展。 4.历时语言学：语言研究的一种方法，集中研究语言在较长历史时期中所经历的变化。 5.普通语言学：以人类一般语言为研究对象，研究人类语言的性质、结构特征、发展规律，是综合众多语言的研究成果而建立起来的语言学，是语言学的重要理论部分。 6.语文学：是为给古代文化遗产——政治历史文学等方面的经典书面著作作注释，目的是使人们可以读懂古书的一门尚未独立的学科。 7.“小学”：中国传统的语文学，围绕阐释和解读先秦典籍来展开研究，从而诞生了分析字形的文字学、研究字音的音韵学、解释字义的训诂学，因此又被人们称为经学的附庸。 8.应用语言学：研究语言学的应用的学科，实际上是一种交叉学科，是相关学科的学者将语言学的基本原理同有关学科结合起来研究问题而产生的新的学科。 9.历史比较语言学：语言学中一个重要的部门，它以历史比较法为基础，研究语言的亲属关系。它为现代语言学的建立奠定了坚实的基础，是语言学走上独立发展道路的标志。第一章语言的社会功能 1.语言：是一种特殊的社会现象，是人类作为必不可少的思维工具和最重要的交际工具来使用的一种音义结合的符号系统。 2.说话：运用语言跟人们交流思想的行为，本身不等于语言。 3.言语：是对语言的运用，它有两个意思：一是指人的说和写的过程，是人的一种行为，叫言语活动，也叫言语行为；一是指人说出来的话，写出来的东西，也叫言语作品。 4.交际工具：人类交际活动所使用的工具。语言是人类最重要的交际工具。此外，身势等伴随动作是非语言的交际工具；旗语之类是建立在语言、文字基础上的辅助性交际工具；文字是建立在语言基础之上的一种最重要的辅助交际工具； 5.思维：是认识现实世界时的一种动脑筋的过程，也指动脑筋时进行比较、分析、综合以认识现实的能力。是人脑能动地反映客观现实的机能和过程。根据思维活动的不同形态可分为三种类型：直观动作思维、形象思维、抽象思维。 6.社会：指生活在一个共同的地域中、说同一种语言、有共同的风俗习惯和文化习惯的人类社会的共同体，即一般所说的部落、部族和民族。与此相关联的现象就是社会现象。 7.社会现象：指那些与人类共同体的一切活动——产生、存在和发展密切联系的现象。第二章语言是符号系统 1.符号：一个社会全体成员共同约定用来表示某种意义的记号、标记。它包括了形式和意义两个方面的要素，是一定的形式和一定的内容的统一体，二者缺一不可。 2.语言符号：语言是一种符号，因为它能代表或指称现象。语言符号是由音、义的结合构成的。“音”是语言符号的物质表现形式，“义”是语言符号的内容，只有音和义相结合才能指称现实现象，构成语言的符号。

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