作者:桂. 时间:2018-01-06  14:00:25 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8214122.html 前言 对于数字接收来讲,射频域随着带宽的增加,AD.微波.FPGA资源的需求越来越高,但频域开的越宽并不意味着频谱越宽,有限信号内可认为信号在宽开频域稀疏分布,最近较为流行的稀疏FFT(SFFT)是在传统FFT的基础上,利用了信号的稀疏特性,使得计算性能优于FFT.本文简单记录自己的理解. 源代码 一.稀疏FFT 主要是12年MIT的…

17.8 稀疏调拨的内存映射文件 17.8.1 稀疏文件简介 (1)稀疏文件(Sparse File):指的是文件中出现大量的0数据,这些数据对我们用处不大,但是却一样的占用空间.NTFS文件系统对此进行了优化,那些无用的0字节被用一定的算法压缩起来.例如声明一个很大的稀疏文件(如100GB),这个文件实际上并不需要占用那么大的空,内部都是一些无用的0数据,那么NTFS就会利用算法释放这些无用的0字节空间,这是对磁盘占用空间的一种优化.但要注意FAT32并不支持稀疏文件的压缩. (2)与稀疏文件…

稀疏表示_百度百科 https://baike.baidu.com/item/%E7%A8%80%E7%96%8F%E8%A1%A8%E7%A4%BA/16530498 信号稀疏表示是过去近20年来信号处理界一个非常引人关注的研究领域,众多研究论文和专题研讨会表明了该领域的蓬勃发展.信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,更方便进一步对信号进行加工处理,如压缩.编码等 [1]  .   中文名…

这可能是我第五次学FFT了--菜哭qwq 先给出一些个人认为非常优秀的参考资料: 一小时学会快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform) - 知乎 小学生都能看懂的FFT!!! - 胡小兔 - 博客园 快速傅里叶变换(FFT)用于计算两个\(n\)次多项式相乘,能把复杂度从朴素的\(O(n^2)\)优化到\(O(nlog_2n)\).一个常见的应用是计算大整数相乘. 本文中所有多项式默认\(x\)为变量,其他字母均为常数.所有角均为弧度制. 一.多项式的两种表示方法 我们平时常…

前言 如果我们能用一种时间上比 \(O(n^2)\) 更优秀的方法来计算大整数(函数)的乘法,那就好了.快速傅里叶变换(FFT) 可以帮我们在 \(O(n\log n)\) 的时间内解决问题. 函数乘积 计算两个大整数之积时,我们发现 \[(2x+3)(4x+5)=8x^2+22x+15\quad...(*)\\ 23\times45=1035\] 而如果我们把 \((*)\) 式右边的每一位的系数看做一个数每位上的数码,正好得到了 \(1035\).事实上,对于所有的多项式乘法,以上规律同样成…

快速傅里叶变换(FFT)                                                                               ---- LLppdd 前言 关于这篇文章     非常高兴能有机会来探讨快速傅里叶变换,也就是大家熟知的 \(FFT\) 在 \(OI\) 中的运用.以前了解过一次 \(FFT\) ,现在过了几个月,数学和 \(OI\) 水平都有了一定的进步之后,再回过来重新思考它,应该有了更深的了解,所以准备写一篇较为详细的文章…

快速傅里叶变换(FFT) FFT 是之前学的,现在过了比较久的时间,终于打算在回顾的时候系统地整理一篇笔记,有写错的部分请指出来啊 qwq. 卷积 卷积.旋积或褶积(英语:Convolution)是通过两个函数 \(f\) 和 \(g\)​​ 生成第三个函数的一种数学算子. 定义 设 \(f,g\)​ 在 \(R1\)​ 上可积,那么 \(h(x) = \int_{-∞}^∞f(\tau)g(x-\tau)d\tau\) 称为 \(f\) 与 \(g\)​ 的卷积. 对于整系数多项式域,\(n-…

学习underscore.js数组相关API的时候.遇到了sparse array这个东西,曾经没有接触过. 这里学习下什么是稀疏数组和密集数组. 什么是密集数组呢?在java和C语言中,数组是一片连续的存储空间,有着固定的长度.增加数组事实上位置是address.长度为n.那么占用的存储空间是address[0],address[1],address[2].......address[n-1].即数组元素之间是紧密相连的,不存在空隙.例如以下的js代码创建的就是一个密集数组 var data…

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=;…

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一.我打开一本老旧的算法书,欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中,以看似简单的计算技巧来讲解这个东西. 本文的目标是,深入Cooley-Tukey  FFT 算法,解释作为其根源的“对称性”,并以一些直观的python代码将其理论转变为实际.我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识. FFT(快速傅里叶变换)本身就是离散傅里叶变换(Discrete…