多项式的点值表示(Point Value Representation) 设多项式的系数表示(Coefficient Representation): \[ \begin{align*} \mathrm P_a(x)&=a_0+a_1x+a_2x^2+\cdots+a_{n-1}x^{n-1} \\ &= \sum_{i=0}^{n-1}a_ix^i \end{align*} \] 则我们对上面的式子可以代入不同的 \(n\) 个 \(x\) 的值,构成一个 \(n\) 维向量: \[ \

啊…本来觉得这是个比较良心的算法没想到这么抽搐这个算法真是将一个人的自学能力锻炼到了极致qwqqwqqwq 好的,那我们就开始我们的飞飞兔FFTFFTFFT算法吧! 偷偷说一句,FFTFFTFFT的代码十分的短哦~并且如果你不喜欢看算法,你可以翻到最下面看心得哟! 写在前面 ·好多你不理解的地方在代码里就只有半行. ·三个引理中,只有消去引理跟算法的实现没有关系——消去引理主要是用来证明的qwqqwqqwq. ·不是特别熟悉矩阵的同学,看到“矩阵”字样时不要慌,矩阵只是辅助工具,跟算法的实现关系

已知多项式f(x)=a0+a1x+a2x2+...+am-1xm-1, g(x)=b0+b1x+b2x2+...+bn-1xn-1.利用卷积的蛮力算法,得到h(x)=f(x)g(x),这一过程的时间复杂度为O(n2).但是,利用分治策略和插值法来求解h(x),可以将时间复杂度降低至O(nlogn),从而大幅提升算法的效率.此求值算法将被应用于FFT算法中. 一.多项式求值 首先,由lagrange插值法可以知道,对于一个n-1次多项式,只要给定n个不同的点(xi, yi),我们就可以计算出多项式

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 ;

FFT算法8点12位硬件实现 (verilog) 1 一．功能描述: 1 二．设计结构: 2 三.设计模块介绍 3 1.蝶形运算(第一级) 3 2.矢量角度旋转(W) 4 3.CORDIC 结果处理 除法单元模块 8 4.蝶形运算(第二,三级) 9 5.Vectoring CORDIC 模块 10 6.输出并转串模块 11 四．工程纵览 12 五．功能测试 13 六．工程结束遐想 14 一．功能描述: 对12位(带符号位)数据进行8点FFT计算 8个12位数据并行输入(懒得写前端的串转并模块,)

最小生成树,Prim算法与Kruskal算法,408方向,思路与实现分析 最小生成树,老生常谈了,生活中也总会有各种各样的问题,在这里,我来带你一起分析一下这个算法的思路与实现的方式吧~~ 在考研中呢,最小生成树虽然是只考我们分析,理解就行,但我们还是要知道底层是怎么实现的,话不多说,进入正题~~ 什么是生成树?什么是最小生成树 总所周知,对于一个无向连通图,我们想把他看成一个树的话,那么就不能太乱,也就引出了,如果对于一个生成树(不唯一,满足条件即可),如果砍去它的一条边,则会变成非连通图,如

FFT算法的完整DSP实现 傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,

源:FFT算法的完整DSP实现 傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教

MySQL数据库服务器整体规划(思路与步骤) 参考资料: http://blog.51cto.com/zhilight/1630611 我们在搭建MySQL数据库服务器的开始阶段就合理的规划,可以避免以后的很多问题的产生,大大节省我们的时间和精力,在一定幅度上降低成本.当然,这会涉及到多方面.比如机器的选型.业务评估和系统规划等. 所有的设计都是跟具体的需求相关的,我们首先要做的就是对业务进行整体评估.我在下面分享一个具体的例子. 一.业务需求 要求 指标 响应时间 查询和操作请求ms级别返回

MSP430 FFT算法实现 http://bbs.21ic.com/icview-391532-1-1.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cd2030b01018fp8.html FFT算法的物理意义 http://blog.csdn.net/hzn407487204/article/details/6249945 FFT算法的完整DSP实现 http://blog.csdn.net/xiahouzuoxin/article/details/979045

用C语言编写FFT算法  转http://blog.sina.com.cn/s/blog_65d639d50101buo1.html #include "math.h" #define PI 3.1415926 #define SAMPLENUMBER 512 void InitForFFT(); void MakeWave(); void FFT(); int INPUT[SAMPLENUMBER],DATA[SAMPLENUMBER]; float fWaveR[SAMPLENUM

傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,上面都有详细的推导DCT求解

一.$\tt Toeplitz$矩阵与循环($\tt Circulant$)矩阵 定义 为$n\times n$阶循环矩阵. 定义 $T_n(i,j)=t_{j-i} $  为$n\times n$ 阶$\tt Toeplitz$矩阵 通过令矩阵$B_n＝$ 从而构造出$2n\times 2n$阶循环矩阵 假设有一$n\times 1$阶列向量$\bf u$ 其中,$C_{2n}$可以由快速傅里叶对角化 其中$\bf c$表示$C_{2n}$矩阵的第一列元素,$\bf F$ 表示快速傅里叶($\

//写在前面 单就FFT算法来说的话,下面只给出个人认为比较重要的推导,详细的介绍可参考 FFT算法学习笔记 令v[n]是长度为2N的实序列,V[k]表示该实序列的2N点DFT.定义两个长度为N的实序列g[n]和h[n]为 g[n]=v[2n], h[n]=v[2n+1], 0<=n<N 则可进行如下推导 这里所用的FFT算法能够实现O(nlogn)复杂度的离散傅里叶变换和上面最后所得的关系密切相关. 下面进入正题——模意义下的FFT 还是需要先了解一下关于 复序列的DFT的对称性质及一些补充

首先是最近公共祖先的概念(什么是最近公共祖先?): 在一棵没有环的树上,每个节点肯定有其父亲节点和祖先节点,而最近公共祖先,就是两个节点在这棵树上深度最大的公共的祖先节点. 换句话说,就是两个点在这棵树上距离最近的公共祖先节点. 所以LCA主要是用来处理当两个点仅有唯一一条确定的最短路径时的路径. 有人可能会问:那他本身或者其父亲节点是否可以作为祖先节点呢? 答案是肯定的,很简单,按照人的亲戚观念来说,你的父亲也是你的祖先,而LCA还可以将自己视为祖先节点. 举个例子吧,如下图所示4和5的最近公

最近做一个东西,要用到快速傅里叶变换,抱着蛋疼的心态,自己尝试写了一下,遇到一些问题. 首先看一下什么叫做快速傅里叶变换(FFT)(来自Wiki): 快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform, FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换.快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理.计算大整数乘法.求解偏微分方程等等. 对于复数串行,离散傅里叶变换公式为: 直接变换的计算复杂度是O(n^2).快速傅里叶变换可以计算出与直接计算相同的结果,但只

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 ;

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

都应该知道多项式是什么对吧(否则学什么多项式乘法) 我们用\(A(x)\)表示一个\(n-1\)次多项式,即\(A(x)=\sum_{i=0}^{n-1} {a_i}*x^i\) 例如\(A(x)=x^2+3x+1\)就是一个\(x\)的二次多项式 多项式的加减都接触过,就是合并同类项的过程 乘法也很简单,就是初中的化简式子题 那么计算两个多项式相乘的时间复杂度是什么呢? 如果我们用初中学到的暴力拆括号法,第一个括号里的每一项都要与第二个括号了的项相乘,时间复杂度显然是\(O(n^2)\)的,看

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con

完整内容迁移至 http://www.face2ai.com/DIP-2-3-FFT算法理解与c语言的实现/ http://www.tony4ai.com/DIP-2-3-FFT算法理解与c语言的实现/ 为什么需要FFT 第一个问题是为什么要创造FFT,简单的说,为了速度.我们承认DFT很有用,但是我们发现他的速度不是很快,1D的DFT原始算法的时间复杂度是O(n^2),这个可以通过公式观察出来,对于2D的DFT其时间复杂度是O(n^4),这个速度真的很难接受,也就是说,你计算一幅1024x76