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C语言数组的初始化表示方法 一.C语言一维数组初始化: (1)在定义数组时对数组元素赋以初值.如: static int a［10］={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; 经过上面的定义和初始化后,a［0］=0,a［1］=1,… ,a［9］=9. (2)初始化时可以只对一部分元素赋初值.例如: static int a［10］={0,1,2,3,4}; 定义的数组有10个元素,但只对其中前5个元素赋了初值,后5个元素初值为0. (3)将数组的元素值全部为0,可以用下面的方法:(方法一)

#include <stdio.h>#include <stdlib.h> void randomlize(int *a, int n){        int i = 0,j = 0, k = 0;        for(i = 0; i < n; i++)            {                j = rand()%(n-i)+i;                k = a[i];                a[i] = a[j];         

指针是C语言中广泛使用的一种数据类型.运用指针编程是C语言最主要的风格之一. 利用指针变量可以表示各种数据结构:能很方便地使用数组和字符串:并能象汇编语言一样处理内存地址,从而编出精练而高效的程序.指针极大地丰富了C语言的功能. 学习指针是学习C语言中最重要的一环,能否正确理解和使用指针是我们是否掌握C语言的一个标志. C语言为什么有指针以及指针有什么好处? 从大体上讲:指针是 C 语言区别于其他同时代高级语言的主要特征之一.其次因为数组或函数都是连续存放的.通过访问指针变量取得了数组或函数的首

1.数组的基本概念: 同样类型    若干个     有序 由若干个同样类型的数据组成的有序的集合 有序:存储地址连续 下标连续 数组名:用来存放数组首地址的变量 数组元素:构成数组的每个数据 数组的下标:给数组的每个元素做一个编号 数组的长度:构成数组的数据的个数 2.一维数组的定义 数组的使用的流程:先定义   ---> 初始化   --->使用 数组定义完毕后,假设不初始化里面存放的时垃圾值 格式:int arr[10]; 定义长度为10的整型数组,每一个都是Int型的,数组的名称 ar

这里参看memcpy的用法,将一个一维整型数组不停的叠加为二维数组 使用宏定义来控制二维数组的行列 代码如下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_RANK 15 #define MAX_COLUMN 7 int main(int argc, char *argv[]) { ] = {,,,,,,}; int arr2D[MAX_RANK][MAX_COLUMN];

一维转二维代码示例: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define ROW 3 #define COL 2 int main(int argc, char *argv[]) { ,,,,,}; int arr2D[ROW][COL]; int i,j; //一维维整型数组转换为二维整型数组 ;i<ROW;i++) { ;j<;j++) { arr2D[i][j]=arr1D[i*COL+j]; } } //二维整型数组打印

一维数组定义:数组名[常量表达式] 一维数组引用:数组名[整型常量或整型表达式] *说明:常量表达式 > 整型表达式 > 整型常量 #define N 100 宏定义没有具体的数据类型, 故选[常量表达式]是最广泛包含,即数组大小必须是常量表达式,常量表达式却不一定可以作为数组大小,比如“abc”是常量表达式,但不可以数组名["abc"]

傅里叶变换 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)是一种可在  时间内完成的离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)算法. 在算法竞赛中的运用主要是用来加速多项式的乘法. 考虑到两个多项式  的乘积  ,假设  的项数为  ,其系数构成的 维向量为  ,  的项数为  ,其系数构成的  维向量为  . 我们要求  的系数构成的 维的向量,先考虑朴素做法. 可以用这段代码表示: for ( int i = 0 ; i < n ;

/** * 对象数组的使用 */package com.test5; import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader; public class Test2 {    private static final BufferedReader br = null;    public static void main(String[] args) throws Exce

/* * 通过自定义的函数memcpy实现复制功能,优点是不需要引用库函数 * 在windows平台下,通过sizeof测试发现: int 4字节 float 4字节 double 8字节 */ #include <stdio.h> void *memcpy(void * des,void const *src,size_t len); void print(int *data,size_t n); int main(void) { ]={}; ]={,,,,,,,,,}; //float i

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程序源码 package main import ( "fmt" // 导入 fmt 包,打印字符串是需要用到 ) func main() { // 声明 main 主函数 var a [3]int // 定义三个整数的数组 fmt.Println(a[0]) // 打印第一个元素 fmt.Println(a[len(a)-1]) //打印索引和元素 for i, v := range a { fmt.Printf("%d %d \n", i, v) } //仅打印

函数说明:更改主函数体中的N和length(=log2(N))既可以实现任意点数(2的幂次)的FFT/ IFFT的实现,fft函数中flag标志位控制是正变换还是逆变换. 1.复数操作类      定义复数类,重载复数四则运算符号,重载输出运算符,重载赋值运算符. /**********预编译文件头文件complex.h********/ #include"iostream" using namespace std; class complex { double real,image;

本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换,查看Opencv的代码,可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用了SSE优化,比如4.16.64.256.1024这样的序列部分,因此基4的FFT是最快的,而剩余

#include <cufft.h> #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> #include <helper_cuda.h> #include <stdio.h> using namespace std; #define CHANNEL_NUM  31 //通道数.FFT次数 const int dataH = 32; //图像高度 const int dataW = 8;  //图像宽度 c

这几天希望能在Spartan系列新品xc6slx16csg324-2运行带有FFT的软核处理系统,基本系统早就搭建好了.需要做的就是建立一个封装有Xilinx提供的FFT IP的自定义外设.由于Xilinx提供的FFT模块直接是用AXI Stream的接口.   在XPS下,Create or Import a Peripherel,选择使用AXI Stream的接口,而非以前常用的AXI4-lite接口.然后选择使用Verilog语言,允许生成模板,允许自动建立一个ise工程,Stream的字

上篇讲述了一维FFT的GPU实现(FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换),后来我又由于需要做了一下二维FFT,大概思路如下. 首先看的肯定是公式: 如上面公式所描述的,2维FFT只需要拆分成行FFT,和列FFT就行了,其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0),由于我的代码需要原点在中心,所以在最后我将原点移动到了中心. 下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码: //C2DFFT //被执行2DFFT的是一个N*N的矩阵,在source_2d中按行顺序储存 //水平方向FFT ;

在网上折腾了一阵子,终于把这个程序写好了,程序是基于MFC的,图像显示的部分和获取图像的像素点是用到了opencv的一些函数,不过FFT算法没有用opencv的(呵呵,老师不让),网上的二维的FFT程序一般都是把图像分别进行行变换后进行列变换的,在编程过程中遇到了一些问题,是这样的,FFT算法算完后得到的复数矩阵怎么imshow?问题就出现在这,我原来的程序因为归一化到0-255时,程序运行特别慢(用了个CArray,找出array里的最大值和最小值,然后(每一个复数矩阵求模后-最小值)/(最大

C语言的FFT //---------------------------------------------------------------------------------- //---------------------------------------------------------------------------------- 01.void      dft()   02.{   03.          extern int     inv;   04.      

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51050297 快速傅里叶变换 NumPy中,fft模块提供了快速傅里叶变换的功能.在这个模块中,许多函数都是成对存在的,也就是说许多函数存在对应的逆操作函数.例如,fft和ifft函数就是其中的一对. import numpy as np from matplotlib.pyplot import plot, show x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30) #创建一个包