对于初学数字信号(Digital Signal Processing,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. FS: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,这就是傅立叶级数展开(Fourier Series,FS),它用于分析连续周期信号. FT:是傅立叶变换(Fourier Transform,FT),它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,

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,

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,

转载:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 对于初学数字信号(Digital Signal Processing,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

    学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系.首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算.      学过卷积,我们都知道有时域卷积定理和频域卷积定理,在这里只需要记住两点:1.在一个域的相乘等于另一个域的卷积:2.与脉冲函数的卷积,在每个脉冲的位置上将产生

很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算. 学过卷积,我们都知道有时域卷积定理和频域卷积定理,在这里只需要记住两点:1.在一个域的相乘等于另一个域的卷积:2.与脉冲函数的卷积,在每个脉冲的位置上将产生一个波形

对于一般的周期信号可以用一系列(有限个或者无穷多了)正弦波的叠加来表示.这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz.2*5hz.3*5hz--(其中的 5hz 叫基频).这是傅立叶级数的思想.所以说周期信号的频率是离散的. 而且,对于周期信号有一个特点,信号的周期越长,信号的基频越小 T∝1f. 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号,那么它的基频就是无穷小,这样它的频率组成就编程了连续的了.求这个连续频率的谱线的过程就是傅立叶变换.包括这样几种: DTFT(时间离散,频率连续) DFT(

学习DIP第22天 转载请标明本文出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意........ 开篇废话 本来是不想写DTFT的,原因1,与前面傅里叶变换(FT)推导过程相似,原因2,在图像处理中DTFT应用不是很广泛,但后来想想还是写出来,原因1,不写出来我觉得心里不踏实,原因2,DTFT是DFT的近亲,不写的话家族不完整,下一篇写DFT,其实写到这个阶段,要写的东西就

题目链接 Apple Tree Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9692 Accepted: 3217 Description Wshxzt is a lovely girl. She likes apple very much. One day HX takes her to an apple tree. There are N nodes in the tree. Each node has an amou

by   GeneralLiu 一 开 始 学 tarjan 的 强连通分量 , 割边 , 割点 时 没有 学扎实 经过培训 ,发现了些 需要注意的 小细节 举个荔枝 dfs树 上的 边 学了 tarjan 的 应该有所体会 tarjian 算法 是基于 原图 的 dfs树 上的 下面就介绍一下我从此 博客 上学到的 dfs树 上的 树边  前向边  后向边  横叉边 到底是啥 树边,前向边,后向边,横叉边,应该说,不是一个图本身有的概念,应该是图进行DFS时才有的概念. 图进行DFS会得到一棵

傅里叶级数 傅里叶在他的专著<热的解析理论>中提出,任何一个周期函数都可以表示为若干个正弦函数的和,即: \[f(t)=a_0+\sum_{n=1}^{\infty}(a_ncos(n\omega t)+b_nsin(n\omega t))\]其中\(\omega=\dfrac{2\pi}{T}\),\(T\)为函数的周期.\(a_n/b_n\)和\(n\)分别控制了正弦波的振幅与频率.这就是傅里叶级数的三角形式. 我们还可以用复指数形式1和积分2来表示傅里叶级数: \[ f(t)=\sum_

题意懒得写了 LOJ Day 1 T1 鱼 个人做法比较猎奇,如果有哪位大佬会证明能分享一下的话感激不尽. 题解:枚举鱼尾和鱼身的交点D,将所有其他点按照到D的距离排序,距离相同的分一组. 感性的理解,对于每个点D,暴力枚举距离相等的点对(B,C).这样总的数量不会很多.感觉仍然是\(O(n^2)\)级别的. 那么我们对枚举的D,将所有的点对的中垂射线和点按照极角排序,扫一圈就能得到答案了.鱼尾的部分也是利用扫描线,用叉积判断可能会有问题(转过了180度),那么我们可以将其倍长,用极角的值来判即

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1402 一般的的大数乘法都是直接模拟乘法演算过程,复杂度O(n^2),对于这题来说会超时.乘法的过程基本就是等同于多项式相乘的过程,只是没有进位而已.对于这种问题我们需要转化然后用FFT求解.FFT是用来计算离散傅里叶变化(DFT)及其逆变换(IDFT)的快速算法,复杂度O(n*logn).DFT有一个很重要的性质:时域卷积,频域乘积:频域乘积,时域卷积.那么什么是时域.频域.卷积.乘积呢?时域和频域

传送门 题目描述 Our protagonist is the handsome human prince Aragorn comes from The Lord of the Rings. One day Aragorn finds a lot of enemies who want to invade his kingdom. As Aragorn knows, the enemy has N camps out of his kingdom and M edges connect them

Subtree Removal 很显然不可能选择砍掉一对有祖先关系的子树.令$f_i$表示$i$子树的答案,如果$i$不被砍,那就是$a_i + \sum\limits_j f_j$:如果$i$被砍,那就是$-x$.取个$max$就好了. 时间.空间复杂度$O(n)$. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; ; int tc, n, xx; int a[N]; vector<int> g[N]; long long f[N];

http://uoj.ac/problem/272 这题的式子形式是异或卷积的三进制推广,因此可以设计一个类似fwt的变换,这里需要一个三次单位根$w$,满足$w^3\%p==1$且$(1+w+w^2)\%p==0$,对给定的模数,在整数中可能找不到满足要求的w,因此考虑模意义的复数域,发现只要用$a+b\frac{\sqrt{3}i}{2}$的形式表示复数,a,b为模p意义下的整数,可以满足要求.时间复杂度$O((m+log(t))3^m)$. #include<cstdio> typede

题目:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3743 一开始想到了树形DP,处理一下子树中的最小值,向上的最小值,以及子树中的最长路和向上的最长路,就可以得到答案,可以DP: 然而写着写着写不下去了,不会求向上最小值和最长路: 于是看看TJ,原来要再记录一个次长路! 然而写挫了,写不下去了... #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #inc

之前做了不少 ACAM,不过没怎么整理起来,还是有点可惜的. 打 * 的是推荐一做的题目. I. *CF1437G Death DBMS 见 我的题解. II. *CF1202E You Are Given Some Strings... 见 我的题解. III. *CF1400F x-prime Substrings 题意简述:一个字符串为 x-prime 当且仅当它每一位数字之和为 \(x\) 且其所有子串的每一位数字之和不为 \(x\) 的真约数(即 \(x\) 的不为 \(x\) 的约数

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论文地址:延迟约束的语音增强基音估计 引用格式:Schröter H, Rosenkranz T, Escalante-B A N, et al. LACOPE: Latency-Constrained Pitch Estimation for Speech Enhancement[C]//Interspeech. 2021: 656-660. 摘要 基频($f_0$)估计,又称基音跟踪,是语音和信号处理领域长期以来的研究课题.然而,许多基音估计算法在噪声条件下失败,或者由于其帧大小或Viter