作者:桂. 时间:2017-01-17  23:41:13 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6294111.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 信号处理一个重要的关系就是时域与频域的关系,本专题为:信号处理的频域处理. 本文主要讲述信号从时域连续信号到数字信号的变化,以及对应的频域关系,内容较为基础,公式不作具体推导. 理论分析 (图1 信号的时频对应关系) A.傅里叶变换(FFT) 由图1(a)可以看出,连续非周期时域连续信

小学期的<信号与系统>课,要求写一个频率计数器,下面是我个人理解的频率计数 傅里叶变换的代码: # coding=utf-8 import numpy as np from scipy.io import wavfile import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt class FrequencyCounter(): def loaddata(self, filename): try: samplerate, ch

看到一个在地图上的特效,就是标注当前位置之后,图标一直在跳动,那效果看着比较得劲,就自己写了个图标跳动的jsjs代码: setTimeout("jump()",5); var t=0,a=10,v=t*a,s=30,updown=true;// s路程,a加速度,t时间,updown判断上升还是下降 function jump(){ if(t<=0){ updown=true; }else if(t*t*a>=s){ updown=false; } if(updown){

智能手机的游戏与应用中,也经常会用到加速传感器事件来丰富用户的体验,比如飞翔的企鹅(英文AirPenguin)游戏就是通过加速度传感器来控制角色的移动和跳跃方向.下面学习Cocos2D-x中如何使用加速度传感器事件. Cocos2D-x中使用加速度传感器代理类CCAccelerometerDelegate提供的接口方法来接受加速度传感器的数值变化,类继承关系如下图: 布景层类CCLayer和其子类继承自CCAccelerometerDelegate类,因此它们支持加速度传感器.   CCAcce

原文链接:https://www.arduino.cc/en/Tutorial/ADXL3xx ADXL3xx加速度传感器 本教程将为你展示如何读取Analog Devices的ADXL3xx系列加速度计(例如:ADXL320,ADXL321,ADXL322,ADXL330)传感器的值,并将加速度的值传送到电脑,通过串口窗口(ArduinoIDE)或使用另一个串口软件显示数据. 本教程基于sparkfun ADXL3xx传感器,adafruit的加速度计也能够用于此例程,不过,它们的接线不同.

傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换最全攻略 作者:时间:2015-07-19来源:网络       傅立叶变换.拉普拉斯变换.Z变换的联系?他们的本质和区别是什么?为什么要进行这些变换.研究的都是什么?从几方面讨论下. 本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/277444.htm 这三种变换都非常重要!任何理工学科都不可避免需要这些变换. 傅立叶变换,拉普拉斯变换,Z变换的意义 [傅里叶变换]在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学

傅里叶变换可以用于将图像从时域转换到频域,对于分行的文本,其频率谱上一定会有一定的特征,当图像旋转时,其频谱也会同步旋转,因此找出这个特征的倾角,就可以将图像旋转校正回去. 先来对原始图像进行一下傅里叶变换,需要这么几步: 1.以灰度方式读入原文件 1 2 string filename = "source.jpg"; var src = IplImage.FromFile(filename, LoadMode.GrayScale); 2.将图像扩展到合适的尺寸以方便快速变换 Open

2015年的电赛已经结束了.赛前接到器件清单的时候,看到带防护圈的多旋翼飞行器赫然在列,又给了一个瑞萨RL78/G13的MCU,于是自然联想到13年的电赛,觉得多半是拿RL78/G13做四旋翼的主控,虽然事后证实我的猜测是错的,但是在赛前我还是完成了相关代码的准备,这其中就包括了MPU6050的DMP库移植.在移植前我大概搜了一下,发现网上还没有相关的源代码.一起准备电赛的同学还买过一份RL78/G13的飞控代码,虽然也是使用MPU6050进行姿态获取,但是对MPU6050的读取并不是通过DMP

FFTW是用来计算一维或者多维的离散傅里叶变换,输入可以为实数序列也可以为复数序列的C语言的子函数库,FFTW是免费软件,是作为fft函数库的各种应用的上佳选择. 1. 从网站http://www.fftw.org/install/windows.html上下载最新的预编译文件:    32-bit version: fftw-3.2.2.pl1-dll32.zip (1.8MB)    64-bit version: fftw-3.2.2-dll64.zip (2.2MB) 2. 使用Lib.

题目来源:https://biancheng.love/contest/41/problem/C/index FFT教你做乘法 题目描述 给定两个8进制正整数A和B(A和B均小于10000位),请利用离散傅里叶变换计算A与B的乘积. 输入 多组测试数据(组数不超过100)每组测试数据只有一行,包含两个正整数A和B. 输出 对于每组数据,输出一行,为A和B的乘积. 输入样例 1 7 2 17 输出样例 7 36 解题思路:推荐博客(有助于理解FFT):http://blog.jobbole.com

由于写论文需要,需要用手机加速度采集数据,关于android加速度传感器的介绍网上一抓一大把,但大多都是大同小异,跟官网文档差不多.自己写了个取加速度传感器的APK,发现数据有点不对劲,原理屏幕一关后,系统就自动把各种传感器给停掉了,网上找了很久,发现一些可用的资源. 1.查看手机是否支持锁屏后继续运行传感器 有些手机可以支持后台取传感器数据,有些手机不行,这与硬件厂商具体实现有关,像GPS这些传感器都是很耗电的,厂商也是出于电源管理的考虑,这里是一个不完全列表,总结哪些软件支持屏幕关闭后依然运

watchAcceleration 监听设备加速度变化信息 Number plus.accelerometer.watchAcceleration( successCB, errorCB, option ); 说明: 加速度是设备在当前方向上所做相对运动变化(增.减量)的运动传感器.加速度信息包括x.y.z三个方向的信息. watchAcceleration每隔固定时间就获取一次设备的加速度信息,通过successCB回调函数返回.可通过option的frequency参数设定获取设备加速度信息

getCurrentAcceleration 获取当前设备的加速度信息 void plus.accelerometer.getCurrentAcceleration( successCB, errorCB ); 说明: 加速度是设备在当前方向上所做相对运动变化(增.减量)的运动传感器.加速度信息包括x.y.z三个方向的信息. 加速度信息可通过successCB回调函数返回.加速度信息获取失败则调用回调函数errorCB. 参数: successCB: ( AccelerometerSuccess

九年前,当我还坐在学校的物理数学课的课堂里时,我的老师为我们讲授了一种新方法,给我留下了深刻映像.我认为,毫不夸张地说,这是对数学理论发现最广泛的应用.应用的领域包括:量子物理.射电天文学.MP3和JPEG压缩.X-射线晶体学.语音识别.PET或MRI扫描.这种数学方法叫做傅里叶变换,这种方法因18世纪的法国物理学家.数学家约瑟夫·傅立叶(Joseph Fourier)而得名.这种方法甚至被詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克用来解码由罗莎琳德·富兰克林通过X射线得到的DNA双螺旋结构.(克里克是傅里

书接上文,本文章是该系列的第二篇,按照总纲中给出的框架,本节介绍三个中值定理,包括它们的证明及几何意义.这三个中值定理是高等数学中非常基础的部分,如果读者对于高数的内容已经非常了解,大可跳过此部分.当然如果你需要对傅里叶变换有一个更深刻的认识,或者说从数学角度一点一滴完全搞懂它,为了体系的完整性,这部分知识还是必须的. 上篇文章链接地址:完全搞懂傅里叶变换和小波(1)--总纲 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/10931621 由

无论是学习信号处理,还是做图像.音视频处理方面的研究,你永远避不开的一个内容,就是傅里叶变换和小波.但是这两个东西其实并不容易弄懂,或者说其实是非常抽象和晦涩的! 完全搞懂傅里叶变换和小波,你至少需要知道哪些预备知识?主页君从今天开始就将通过一些列文章告诉你他们之间的来龙去脉!本节是全部系列文章的第一节--总纲,日后我们也将按照这个思路一点一点讲述所有的知识.需要说明的是,本文主要面向计算机专业或者电子信息专业的读者,为此我们将尽量采取一些非常非常基础的知识来帮助你理解.所以,题目里面讲的"完全

[DWT笔记]傅里叶变换与小波变换 一.前言 我们经常接触到的信号,正弦信号,余弦信号,甚至是复杂的心电图.脑电图.地震波信号都是时域上的信号,我们也成为原始信号,但是通常情况下,我们在原始信号中得到的信息是有限的,所以为了获得更多的信息,我们就需要对原始信号进行数学变换,得到变换域的信号,通常接触到的变换主要有傅里叶变换.拉普拉斯变换.Z变换.小波变换等等,今天主要讨论下傅里叶变换与小波变换. 二.平稳信号与非平稳信号 在介绍主体之前,先要说下平稳信号与非平稳信号的区别. 平稳信号是指分布参数

在很多移动设备的游戏使用到了加速度计,Cocos2d-JS引擎提供了访问加速度计传感器的能力.本节我们首先介绍一下加速度计传感器,然后再介绍如何在Cocos2d-JS中访问加速度计.加速度计加速度计是一种能够感应设备一个方向上线性加速度的传感器.广泛用于航空.航海.宇航及武器的制导与控制中.线加速度计的种类很多,在iOS等移动设备中目前采用的是三轴加速度计,可以感应设备上X.Y.Z轴方向上线性加速度的变化.如下图所示,iOS和Android等设备三轴加速度计的坐标系是右手坐标系,即:设备竖直向上

由于代码有点多,所以就分开写了,注释还算详细,方便学习 Activity package com.lmw.android.test;   import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.os.Handler; import android.os.Vibrator; import android.view.View; import android.widget.Toast;   import com.lmw

傅里叶变换在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率论.统计学.密码学.声学.光学.海洋学.结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量). 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合.在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换. 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度.理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的

两个n次多项式的相加最直接的方法所需要的时间是O(n),而实现两个n次多项式的乘法的直接方法则需要O(n^2),本章讨论的快速傅里叶变换(FFT),将会将这一过程的时间复杂度降至O(nlogn).同时本章也会给出一些FFT现实应用. 多项式的两种表示形式: 通过上面的推导,我们简单总结一下得到的结论. 而接下来问题的核心是,如果优化求值和插值过程的时间复杂度,求值过程直观的来看,时间复杂度是O(n^2),而插值过程需要解线性方程组,需要的时间复杂度更高. 为了算法的优化,我们需要引入一些复变函数