问题来源:在阅读莱昂斯的<数字信号处理>第三章离散傅里叶变换时,试图验证实数偶对称信号的傅里叶变换实部为偶对称的且虚部为零.验证失败.验证信号为矩形信号,结果显示虚部是不为零且最大幅值等于信号幅值. 错误原因:MATLAB中的fft函数默认其 N 点输入信号的时间序号为从 0 到 N-1 ,默认其输出信号的频率序号为从 0 到 N-1 .而当试图输入一个时间序号为从 -N/2 到 N/2-1 ( N 为偶数时)或从 -(N-1)/2 到 (N-1)/2 ( N 为奇数)的信号时,输出将会产生相

源:用于ARM上的FFT与IFFT源代码(C语言,不依赖特定平台) 代码在2011年全国电子大赛结束后(2011年9月3日)发布,多个版本,注释详细. /******************************************************************************* ** 程序名称:快速傅里叶变换(FFT) ** 程序描述:本程序实现快速傅里叶变换 ** 程序作者:宋元瑞 ** 最后修改:2011年4月5日 *********************

介绍网络上的原理介绍非常丰富,具体请自行搜索网络资源. 本算法依靠FFT流图进行布置. 算法 ##进行完所有的原理推导后,我们可以得到如下的16点FFT流图: 通过上图可以看出整个流图输入序列的顺序已经被颠倒,这实际上是输入序列中元素的序号进行了比特位的逆序排列,即其二进制比特位发生了镜像,例如001变为了100.另外一共有三个镶嵌的循环. 为了实现输入序列的比特逆序排列,要使用雷德算法进行实现. 下面进行FFT算法的核心讲解: 第一层循环: 第二层循环: 第三层循环: 每一次循环中的蝴蝶运算操

SQL TRIM()函数去除字符串头尾空格 SQL 中的 TRIM 函数是用来移除掉一个字串中的字头或字尾.最常见的用途是移除字首或字尾的空白.这个函数在不同的资料库中有不同的名称: MySQL: TRIM( ), RTRIM( ), LTRIM( ) Oracle: RTRIM( ), LTRIM( ) SQL Server: RTRIM( ), LTRIM( ) 各种 trim 函数的语法如下: TRIM ( [ [位置] [要移除的字串] FROM ] 字串): [位置] 的可能值为 LE

选择.循环与函数结构:MATLAB VS Python 整理基本的程序控制结构,主要是选择 和 循环. 1.MATLAB选择结构 (1)单分支if语句格式: if 条件 语句组 end (2)双分支if语句格式(常用): if 条件 语句组 else 语句组 end eg. if x== 10 y = cos(x+1) else y = x*sqrt(x+sqrt(x)) end (3)多分支if语句格式: if 条件1 语句组1 elseif 条件2 语句组2 ...... elseif 条件

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;

去掉首尾空格 SELECT TRIM(' abc '), ltrim(' abc '), rtrim(' abc ') FROM dual; 去掉首尾的其他字符 SELECT /*TRIM(';a;b;c;'),*/ ltrim(';a;b;c;',';'), rtrim(';a;b;c;',';') FROM dual; 注意:无法使用TRIM(‘;a;b;c;’, ‘;’)的格式 但是TRIM()却有它自己的格式 SELECT TRIM(';' FROM ';a;b;c;'), TRIM(l

/********************************************************************************* 程序名称:快速傅里叶变换(FFT) ** 程序描述:本程序实现快速傅里叶变换 ** 程序作者:宋元瑞 ** 最后修改:2011年4月5日 *******************************************************************************/#include <stdio.h>

查看CPU: cat /proc/cpuinfo # 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l # 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq # 查看逻

问题描述 Linux系统,根据matlab官方文档说明,利用Matlab中的API来实现Python调用Matlab函数.具体方法见文档: https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/matlab-engine-for-python.html?s_tid=CRUX_lftnav 但在进行完上述步骤之后,在Python程序中不能导入matlab及matlab.engine库,最终解决. 问题原因 因为电脑中装了Anaconda以及多个不同版本Python虚拟环境,因此

定义和用法 array_unique() 函数移除数组中的重复的值,并返回结果数组. 当几个数组元素的值相等时,只保留第一个元素,其他的元素被删除. 返回的数组中键名不变. 语法 array_unique(array) 参数 描述 array 必需.规定输入的数组. 说明 array_unique() 先将值作为字符串排序,然后对每个值只保留第一个遇到的键名,接着忽略所有后面的键名.这并不意味着在未排序的 array 中同一个值的第一个出现的键名会被保留. 提示和注释 注释:被返回的数组将保持第

从Python中readline()函数读取的一行内容中含有换行符\n,很多时候我们需要处理不含有换行符的字符串,此时就要去掉换行符\n. 方法是使用strip()函数. 例子如下: f = open("./DownloadList.txt") line = f.readline() while line: line = line.strip('\n') line = f.readline() f.close()

strip_tags() 函数剥去 HTML.XML 以及 PHP 的标签.strip_tags(string,allow)参数     描述string     必需.规定要检查的字符串.allow     可选.规定允许的标签.这些标签不会被删除.注释:该函数始终会剥离 HTML 注释.这点无法通过 allow 参数改变. 例子 1 <?php echo strip_tags("Hello <b>world!</b>"); ?> 输出:Hello

学习DIP第6天 完整内容迁移至http://www.face2ai.com/DIP-2-4-二维FFT-IFFT-c语言实现/ http://www.tony4ai.com/DIP-2-4-二维FFT-IFFT-c语言实现/

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

最近认真研究了一下算法导论里面的多项式乘法的快速计算问题,主要是用到了FFT,自己也实现了一下,总结如下. 1.多项式乘法 两个多项式相乘即为多项式乘法,例如:3*x^7+4*x^5+1*x^2+5与8*x^6+7*x^4+6*x^3+9两个式子相乘,会得到一个最高次数项为13的多项式.一般来说,普通的计算方法是:把A多项式中的每一项与B中多项式中的每一项相乘,得到n个多项式,再把每个多项式相加到一起,得到最终的结果,不妨假设A,B的最高次项都为n-1,长度都为n,那么计算最终的结果需要o(n^

一.DFT之前言部分 由于matlab已提供了内部函数来计算DFT.IDFT,我们只需要会调用fft.ifft函数就行: 二.函数说明: fft(x):计算N点的DFT.N是序列x的长度,即N=length(x): fft(x,L):计算L点的DFT.若L<N,则将原序列x截短为L点序列,再计算其L点的DFT:若L>N,则将原序列x补0至L点,然后通过计算其L点DFT. ifft(X):计算N点的IDFT.N是序列x的长度,即N=length(X). ifft(X,L):计算L点的IDFT.若

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.

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

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   4.7782 - 7.7071i   5.0000             4.7782 + 7.707