Booth算法 算法描述(载自维基百科) 对于N位乘数Y,布斯算法检查其2的补码形式的最后一位和一个隐含的低位,命名为y-1,初始值为0.对于yi, i = 0, 1, ..., N - 1,考察yi和yi - 1.当这两位相同时,存放积的累加器P的值保持不变.当yi = 0且yi - 1 = 1时,被乘数乘以2i加到P中.当yi = 1且yi - 1 = 0时,从P中减去被乘数乘以2i的值.算法结束后,P中的数即为乘法结果. 该算法对被乘数和积这两个数的表达方式并没有作规定.一般地,和乘数一样

在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT),以获取信号的频域特征.尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征,但是算法计算量大,耗时长,不利于计算机实时对信号进行处理.因此至DFT被发现以来,在很长的一段时间内都不能被应用到实际的工程项目中,直到一种快速的离散傅立叶计算方法--FFT,被发现,离散傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用.需要强调的是,FFT并不是一种新的频域特征获取方式,而是DFT的一种快速实现算法.本文就FFT的原理以及具体实现过程进行详尽讲解. DFT计算公式 本文不

位  运  算 程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的.位运算说穿了,就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作.运位算包括位逻辑运算和移位运算,位逻辑运算能够方便地设置或屏蔽内存中某个字节的一位或几位,也可以对两个数按位相加等:移位运算可以对内存中某个二进制数左移或右移几位等. 计算机内部是以补码形式存放数值的.C语言提供了六种位运算 位运算符及含义 位 运 算 符 含   义 举   例 &(and) 按位与 a&b |(or) 按位或 a|b ^(xor) 按位异或 a^

1.垃圾对象的判断 Java堆中存放着几乎所有的对象实例,垃圾收集器对堆中的对象进行回收前,要先确定这些对象是否还有用,判定对象是否为垃圾对象有如下算法: (1):引用计数算法 给对象添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时,计数器值就加1,当引用失效时,计数器值就减1,任何时刻计数器都为0的对象就是不可能再被使用的. 引用计数算法的实现简单,判定效率也很高,在大部分情况下它都是一个不错的选择,当Java语言并没有选择这种算法来进行垃圾回收,主要原因是它很难解决对象之间的相互循环引用问题. 看

(1)应用背景 (2)主要降噪算法原理 (3)算法流程 (4)算法实现 (5) ------------author:pkf -------------------time:2-6 ---------------------------qq:1327706646 (1)应用背景 基于8148的音频alsa 采集,a8 编码成g711或dsp编码成aac,然后rtp外传播放vlc 播放,采样率是16000hz.8bit.欧美ulaw.单声道.由于电压或者其他的原因导致采集的pcm音频会出现有规律频

HDU 3949 XOR pid=3949" target="_blank" style="">题目链接 题意:给定一些数字,问任取几个异或值第k大的 思路:高斯消元搞基,然后从低位外高位去推算 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; typedef long long ll; const

题目链接 题意 中文题意 思路 因为存在环和重边,边来回走是没有意义的,因此最终的答案应该是一条从1到n的路径权值异或上若干个环的权值,那么难点在于如何选取这些环的权值使得最终的答案更优. 使用到线性基的贪心算法来计算.DFS处理出环的异或值,然后将这些值加入到线性基中,贪心选取. 参考 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long LL; typedef pair<int, int> pii; co

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 IRLS(iteratively reweighted least squares)算法 (本文给出的代码未进行优化,只是为了说明算法流程 ,所以运行速度不是很快) IRLS(iteratively reweighte

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压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 算法流程 算法分析 python代码 要利用python实现,电脑必须安装以下程序 python (本文用的python版本为3.5.1) numpy python包(本文用的版本为1.10.4) scipy pyth

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 IHT(iterative hard thresholding )算法是压缩感知中一种非常重要的贪婪算法,它具有算法简单的有点,且易于实现,在实际中应用较多.本文给出了IHT算法的python和matlab代码(本文给

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 SP(subspace pursuit)算法是压缩感知中一种非常重要的贪婪算法,它有较快的计算速度和较好的重构概率,在实际中应用较多.本文给出了SP算法的python和matlab代码,以及完整的仿真过程. 参考文献:

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 本文主要简单介绍了利用python代码实现压缩感知的过程. 压缩感知简介 [具体可以参考这篇文章] 假设一维信号x长度为N,稀疏度为K.Φ 为大小M×N矩阵(M<<N).y=Φ×x为长度M的一维测量值.压缩感知问题就

本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结. 主要内容如下图所示: 首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构,然后介绍径向基神经网络学习算法,以及利用K-means进行的学习,最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解. RBF神经网络的Hypothesis和网络结构 我们从基于Gaussian kernel的support vector machine中在无限维度中进行特征转换来获取一个large margin的边界,这个Gaussian kernel就是一个Rad

本文链接:https://www.cnblogs.com/xiaohu12138/p/11955619.html. 转载,请说明出处. 本程序为简易实现补码一位乘法,若代码中存在错误,可指出,本人会不定期修改. 简易大纲: 代码实现: package self_make; import java.util.Scanner; //补码一位乘法(布斯算法:booth algorithm)public class booth_test { static Scanner scanofX; static

Java语法基础(二)运算符 一.运算符 1.算数运算符:+.-.*./.% 1)双目运算符:二元运算符,参加运算的对象有两个(+.-.*./.%) 2)单目运算符:一元运算符,参加运算的对象只有一个(+.-) 3)结合性:运算方向 注意1:整数的除法:只取商 ==> 5 / 2 = 2 注意2:取余运算符:% ==> 5 % 2 = 1 2.关系运算符(比较运算符):> >= == !=   运算结果是逻辑值(true/false) 10>5 ==>true 5<

博主最近在学习加法器.乘法器.IEEE的浮点数标准,作为数字IC的基础.当看到booth编码的乘法器时,对booth编码不是很理解,然后在网上找各种理解,终于豁然开朗.现将一个很好的解释分享给大家,希望能对大家有所帮助. 首先,看看这几个公式: 可以证明的是,这三个公式是相等的,一个有符号的二进制数的补码用公式1来表示,可以等价地写成公式2和公式3. 布斯编码可以减少部分积的数目(即减少乘数中1的个数),用来计算有符号乘法,提高乘法运算的速度. 如上图所示为二进制乘法的过程,也是符合我们正常计算

u1s1 距离省选只剩 5 days 了,现在学新算法真的合适吗(( 位运算卷积 众所周知,对于最普通的卷积 \(c_i=\sum\limits_{j+k=i}a_jb_k\),\(a_jb_k\) 的贡献累加到 \(c_{j+k}\) 上,因此这种卷积又被称为加法卷积. 但是对于某些卷积,\(a_jb_k\) 的贡献就不是累加到 \(j+k\) 上了,有一类卷积,\(a_jb_k\) 的贡献会累加到 \(j\otimes k\) 上,其中 \(\otimes\) 是某种位运算,即 \(\&,|

非常丑陋的尝试实现stl.慢慢修改吧. 1)简单实现 vector和list. 2)思索如何开始编写算法. 1,所有容器继承一个抽象容器.那么算法就可以使用抽象基类的next方法来遍历元素. 容器间耦合太高,放弃. 2,所有容器的元素T继承一个基类,算法使用基类的next方法来遍历元素.应该是可以的.做到一半,实现多态时,必须太多指针样子,好像跟stl的使用相差太远.看书发现stl是用模板模拟多态.或者说是模板的正宗,优雅的多态形式. 3,使用模板的更优雅的多态思想来实现容器的迭代器. 3)后面

产生方波 clear t=0:0.01:10; subplot(4,1,1) f1=square(t);                       %  产生周期为2pi的方波信号 plot(t,f1) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,2) f2=square(t,30);               %  产生周期为2pi,占空比为30%的方波信号   plot(t,f2) axis([0,10,-1.2,1.2]) subplot(4,1,3) f3=s