前言 本来想用verilog描述FFT算法,虽然是8点的FFT算法,但写出来的资源用量及时延也不比调用FFT IP的好, 还是老实调IP吧,了解内部机理即可,无需重复发明轮子. 参考 https://wenku.baidu.com/view/6f5862997c1cfad6185fa725.html https://blog.csdn.net/shengzhadon/article/details/46737517 流程 FFT能做什么在此就不赘述了,只了解数据的运算流程. 1.FFT的基本公式…

实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行…

全域多项式插值指的是在整个插值区域内形成一个多项式函数作为插值函数.关于多项式插值的基本知识,见“计算基本理论”. 在单项式基插值和牛顿插值形成的表达式中,求该表达式在某一点处的值使用的Horner嵌套算法啊,见"Horner嵌套算法". 1. 单项式(Monomial)基插值 1)插值函数基 单项式基插值采用的函数基是最简单的单项式:$$\phi_j(t)=t^{j-1}, j=1,2,...n;\quad f(t)=p_{n-1}(t)=x_1+x_2t+x_3t^2+...x_n…

参考文章:http://www.cnblogs.com/adgk07/p/9314892.html 首先根据他这个代码和我之前手上已经拥有的那个代码,编写了一个适合自己的代码. 首先模仿他的代码,测试成功. 思路: 短时傅里叶变换,其实还是傅里叶变换,只不过把一段长信号按信号长度(nsc).重叠点数(nov)重新采样. % 结合之前两个版本的stft,实现自己的周期图法,力求通俗易懂,代码分明.% 该代码写的时候是按照输入信号为实数的思路写的,在每个片段fft时进行前一半行的转置存储.后续代码思…

题目来源:https://biancheng.love/contest/41/problem/C/index FFT教你做乘法 题目描述 给定两个8进制正整数A和B(A和B均小于10000位),请利用离散傅里叶变换计算A与B的乘积. 输入 多组测试数据(组数不超过100)每组测试数据只有一行,包含两个正整数A和B. 输出 对于每组数据,输出一行,为A和B的乘积. 输入样例 1 7 2 17 输出样例 7 36 解题思路:推荐博客(有助于理解FFT):http://blog.jobbole.com…

一.数据库表中字段的增删改查 ''' 直接在modules中对字段进行增删改查 然后在tools下点击Run manage.py Task执行makemigrations和migrate 注意在执行字段的删除过程中需不需要对数据进行备份 ''' 二.路由基础 ''' # url中含有四个参数 # url(regex, view, kwargs=None, name=None) # 正则路径 视图函数地址 默认关键字参数(了解) 路由别名 # r'index' 只要请求中含有index都可以匹配成…

普通调幅波AM的频谱,大信号包络检波频谱分析 u(t)=Ucm(1+macos t)cos ct ma称为调幅系数 它的频谱由载波,上下边频组成 , 包络检波中二极管截去负半周再用电容低通滤波,可以得到基带信号,那么,截去负半周后的AM信号必定包含基带信号的频谱.我们可以通过matlab来验证. %已知基带信号为1hz,载波为64hz,调制系数ma=0.3,采样频率1024hz,FFT变换区间N为2048 clear; fs=; f=; %1hz基带信号 fc=; %64hz载波 t=:/f…

[自我理解] fft:可以指定点数的快速傅里叶变换 fftshift:将零频点移到频谱的中间 用法: Y=fftshift(X) Y=fftshift(X,dim) 描述:fftshift移动零频点到频谱中间,重新排列fft,fft2和fftn的输出结果. 将零频点放到频谱的中间对于观察傅立叶变换是有用的. fftshift(fft(fftshift(x))) 先将s搬到中心,然后fft变换,再将变换后的移到中心. 使用fftshift(fft(fftshift(x)))后的效果: 1.不改变频…

1. 首先是提取 训练日志文件; 2. 然后是matlab代码: clear all; close all; clc; log_file = '/home/wangxiao/Downloads/43_attribute_baseline.log'; fid = fopen(log_file, 'r'); fid_accuracy = fopen('/home/wangxiao/Downloads/output_accuracy.txt', 'w'); fid_loss = fopen('/hom…

链接:http://blog.csdn.net/zwlforever/archive/2008/03/14/2183049.aspx一篇不错的FFT 文章,收藏一下. DFT的的正变换和反变换分别为(1)和(2)式.假设有N个数据,则计算一个频率点需要N次复数乘法和N-1次复数加法,整个DFT需要N*N次复数乘法和N(N-1)次复数加法:由于一次的复数乘法需要进行4次的实数乘法和2次的复数加法,一次的复数加法需要两次的实数加法,因此整个DFT需要4*N*N次的实数乘法和2*N(N-1)+2*N*…

reference:https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/51189711 https://blog.csdn.net/qq_36375505/article/details/81742680 (推荐) https://blog.csdn.net/lovewdmcwieg/article/details/79235229 https://blog.csdn.net/FPGADesigner/article/details/80694673…

该ip用于实现N=2**m(m=3~16)点FFT的变换, 实现的数学类型包含: A)      定点全精度 B)      定点缩减位宽 C)      块浮点 每一级蝶型运算后舍入或者取整.对于N点运算.FFT还是逆FFT,scaling策略以及循环前缀的长度是执行时可配置的,可随帧改变,改变变换点数会复位FFT ip核. 有四种可选择的FFT的实现架构: 1)  PipelinedStreaming I/O 2)  Radix-4Burst I/O 3)  Radix-2Burst I/O…

一.按时间抽选的基-2 FFT实现原理 观察DIT(基2)FFT的流图(N点,N为2的幂次),可以总结出如下规律: (1)共有\(L=\log_2⁡N\)级蝶形运算: (2)输入倒位序,输出自然顺序: (3)第\(m\)级(\(m\)从1开始,下同)蝶形结对偶结点距离为\(2^{m-1}\): (4)第\(m\)级蝶形结计算公式: \(X_m (k)=X_{m-1} (k)+X_{m-1 } (k+2^{m-1} ) W_N^r\) \(X_m (k+2^{m-1} )=X_{m-1} (k)-…

1 . 建立工程,生成代码时选择包含所有库.   2. 打开 option for target 选择 Target 标签,在code generatio中,将floating point hardware 选择 USE Single Precision.   3.  打开 option for target 选择 C/C++ 标签 在define后添加:__TARGET_FPU_VFP,ARM_MATH_MATRIX_CHECK,ARM_MATH_ROUNDING,ARM_MATH_CM4,_…

最新更新请访问: http://denghejun.github.io   前言 今天重新看了下关于CLR基元类型的东西,觉得还是有必要将其记录下来,毕竟这是理解CLR成功 之路上的重要一步,希望你也和我一样. 基元类型 编译器直接支持的数据类型称之为基元类型,针对那些程序员自定义的类型而言.所有基元类型 直接映射到FCL(Framework class library)中存在的类型:比如C#中int直接映射到System. Int32类型,且在编译为IL(中间语言)时,他们将会是一模一样的:…

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.…

FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了.这就是很多信号分析采用FFT变换的原因.另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的. 虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么,怎么去做,但是却不知道FFT之后的结果是什意思.如何决定要使用多少点来做FFT. 现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义.一个模拟信号,经过ADC采样之后,就变成了数字信号.采样定理告…

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的…

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度.如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对 于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高.傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的谱.从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的.从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域.换句话说,…

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,…

一.FFT的意义 DFT虽然实现了FT的计算机计算,但是计算量大,不适合实时的数字信号处理.FFT算法的出现,使DFT的计算效率更高,速度更快. 二.FFT与DFT的关系 从FT到DFT经过了数字角频率w的离散化,由此带来了一些数学公式的改写.而FFT是DFT算法上的突破,可以说数学理论上与DFT是一样的.可以认为,FFT就是DFT的一种快速好用的计算方法,FFT替代了定义法计算的笨拙,如此而已.正因为如此,所以可以看到FFT与DFT的运算结果是相同的. 三.matlab实验 1.程序 L=;…

http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200971751114547/ 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000…

C++中派生类对基类成员的访问形式主要有以下两种:1.内部访问:由派生类中新增成员对基类继承来的成员的访问.2.对象访问:在派生类外部,通过派生类的对象对从基类继承来的成员的访问.今天给大家介绍在3中继承方式下,派生类对基类成员的访问规则. 1.私有继承的访问规则当类的继承方式为私有继承时,基类的public成员和protected成员被继承后成为派生类的private成员,派生类的其它成员可以直接访问它们,但是在类的外部通过派生类的对象无法访问.基类的private成员在私有派生类中是不可直接…

FFT是离散傅立叶变换的高速算法,能够将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是非常难看出什么特征的,可是如果变换到频域之后,就非常easy看出特征了.这就是非常多信号分析採用FFT变换的原因.另外,FFT能够将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经经常使用的. 尽管非常多人都知道FFT是什么,能够用来做什么,怎么去做,可是却不知道FFT之后的结果是什意思.怎样决定要使用多少点来做FFT. 如今圈圈就依据实际经验来说说FFT结果的详细物理意义.一个模拟信号,经过ADC採样之后,就变成了数字…

派生类访问模板基类(templatized base class)命名 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/23993691 派生类继承模板化基类的成员函数, 默认是无法訪问, 模板化基类的命名. 原因是模板的定制化有可能取消某些函数, 为了能在编译期检測出错误, 所以默认无法訪问. 派生类訪问模板化基类, 包括三种方法: 1. 调用基类函数时, 使用"this->", 指明调用的类, 是本类, 在编…

1. 问题的引入——派生类不会发现模板基类中的名字 假设我们需要写一个应用,使用它可以为不同的公司发送消息.消息可以以加密或者明文(未加密)的方式被发送.如果在编译阶段我们有足够的信息来确定哪个信息会被发送到哪个公司,我们可以使用基于模板的解决方案: class CompanyA { public: ... void sendCleartext(const std::string& msg); void sendEncrypted(const std::string& msg); ...…

前言.FFT  NTT 算法 网上有很多,这里不再赘述. 模板见我的代码库: FFT:戳我 NTT:戳我 正经向:FFT题目解题思路 \(FFT\)这个玩意不可能直接裸考的..... 其实一般\(FFT\)的题目难点不在于\(FFT\),而在于构造多项式与卷积. 两个经典例题: [ZJOI2014]力 给定序列\(\{ q[1],q[2],....q[n]\}\) 定义:\(Ej = \sum_{i<j} \frac{q[i]}{(i-j)^2} - \sum_{i>j} \frac{q[i]…

几周前搞了搞--有点时间简要整理一下,诸多不足之处还请指出. 有哪些需要理解的地方? 点值表示:对于多项式 \(A(x)\),把 \(n\) 个不同的 \(x\) 代入,会得出 \(n\) 个不同的 \(y\),在坐标系内就是 \(n\) 个不同的点,那么这 \(n\) 个点唯一确定该多项式 为什么引入单位根 \(\omega\) 作为变量 \(x\):若代入一些 \(x\) ,使每个 \(x\) 的若干次方等于 \(1\),就不用做全部的次方运算了 单位根的性质:于是可以分治实现 \(FFT\…

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Fast-Fourier-Transform.html 多项式 之 快速傅里叶变换(FFT)/数论变换(NTT)/例题与常用套路[入门] 前置技能 对复数以及复平面有一定的了解 对数论要求了解:逆元,原根,中国剩余定理 对分治有充足的认识 对多项式有一定的认识,并会写 $O(n^2)$ 的高精度乘法 本文概要 多项式定义及基本卷积形式 $Karatsuba$ 乘法 多项式的系数表示与点值表示,以及拉格朗日插值法…

1.FFT算法概要: FFT(Fast Fourier Transformation)是离散傅氏变换(DFT)的快速算法.即为快速傅氏变换.它是根据离散傅氏变换的奇.偶.虚.实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的. 2.FFT算法原理: 离散傅里叶变换DFT公式: FFT算法(Butterfly算法) 设x(n)为N项的复数序列,由DFT变换,任一X(m)的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法,而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法,一次复数加法等于两次实数加法,即使把一次复数…