一.前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法.在本科学习数字信号处理这门课时一直在想:学这些东西有啥用?公式推来推去的,有实用价值么?到了研究生后期才知道,广义上的数字信号处理无处不在:手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理.摄像头内的ISP.音频信号的去噪等.各种算法中,FFT是查看信号本质,也就是频谱的重要手段.之前仅直接调用FFT/IFFT IP核,今天深入探讨下算法本身和实现方案. 二.FFT运算原理及结构 本文仅对FFT的核心思想.作用和算法结构进行介绍,FFT具体原理和公

测试环境:单片机:STM32F407ZGT6   IDE:Keil5.20.0.0  固件库版本:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0 第一部分:使用源码文件的方式,使用void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_radix4_instance_f32 * S,float32_t * pSrc)函数进行FFT运算. 准备空工程,配置Keil环境.使能STM32F4的FPU单元. 开启硬件浮点运算,等效于在C/C++->defin

原文地址:http://www.cnblogs.com/NickQ/p/8541156.html 测试环境:单片机:STM32F407ZGT6 IDE:Keil5.20.0.0 固件库版本:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0 第二部分:本教程使用DSP——lib库的方式,进行FFT运算. 上一篇教程STM32F4使用FPU+DSP库进行FFT运算的测试过程一 ,进行FFT运算的是void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_ra

1.首先学习下傅里叶变换的东西.学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下,并没有深入的讲解.而现在看来,傅里叶变换似乎是信号处理的方面的重点只是呢,现在就先学习学习傅里叶变换吧. 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图,我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质.时域上的东西直观的反应到了频域上了,很完美的结合到了一起,233333.  无数正弦波叠加,震荡的叠加的最后结果竟然是方波,同理,任何周期性函数竟然都能拆分为傅里叶级数的形式,这样的简介与优雅,真令人折服.

1. 看了一下例程,居然没有FFT的例程,难道这个DSP28335不能做FFT吗?对了C2000系列是有C2000 ware这个库的.方便很多,不过目前不确定在C5000上运行的FFT能直接迁移到DSP28335上行不?测试了一下,是可以的,因为都是用的math.h,下面的一些正弦函数基本一样的 2. 硬件简介,其中DSP28335和TLV320AIC23B之间使用I2C接口进行寄存器配置,通过MCBSP进行数据传输. 3. 实际的硬件连接,左边的接耳机,右边的接电脑的音频输出(电脑的耳机输出)

最近学校电赛院队招新,出的招新题就是低频示波器的.之前一直没有弄懂FFT,借着这次机会实现了一下. FFT原理详解 FFT,就是快速傅里叶变换,这个操作能够将时域信号转化成频域信号,然后对信号进行分析 这样说可能有点抽象.讲细点就是指能够直观的看出来目标信号的频率是多少.x轴坐标本来是表示时间,FFT之后变成了表示频率,就是这个意思 对于信号处理,FFT之后的结果,波峰一般会出现在我们希望测得信号的频率附近(十分相近) 官方文件解释 stm32官方给了几个用于处理FFT的文件,如图所示: 其中有

这是一个展示如何使用join()方法的例子. 问题: 使用Java多线程计算表达式1*2/(1+2)的值. 解决方案: 使用一个线程做加法运算,另一个线程做乘法运算,还有一个主线程main做除法运算.由于线程之间不需要通讯,所以我们只需要考虑线程的执行顺序. 在main线程中,我们让加法运算线程和乘法运算线程join到主线程,join()方法的作用是使main方法等待,直到调用join的线程执行完毕.在这个例子中,我们希望加法运算线程和乘法运算线程先结束,然后在计算除法运算. package s

STM32F407IG开启FPU,做开方运算 MDK KEIL中使用STM32F4XX芯片硬件浮点单元FPU Keil中使用STM32F4xx硬件浮点单元 STM32F4-浮点DSP库的MDK开发环境的设置 步骤如下: 1 . 建立工程,添加相关必要的文件到工程中.   2. 打开 option for target 选择 Target 标签,在code generatio中,将floating point hardware 选择 USE FPU.   3.  编译你的工程,保证通过.当然也不一

当js做小数运算时存在bug,大概是因为二进制和十进制转换之间的关系. bug如图 解决方案 1.运算结果后,乘以100再除以100.网上推荐这种方法但是乘以1000再除以1000依然存在精度问题 2.使用toFixed()方法,效率貌似没有第一种高,这里返回的值一定有两位小数,要么后台用double接收,要么用parseInt()转换为整数parseInt((35.23*100).toFixed(2)). 3.自己写算法函数 function accDiv(arg1, arg2) { var

点击进入_很多其它_Java千百问 二进制是如何做位运算的 程序中的全部数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的.位运算说白了,就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作. 其它运算符看这里:java种的运算符都有哪些 大部分运算流程都是先将整数转换为二进制.然后进行对应二进制操作.常见的操作有例如以下几种:以下我们具体说明,运算符的优先级看这里:java运算符的优先级是如何的 1.按位与 and两个二进制数进行按位与操作:同样位的两个数字都为1.则为1:若有一个不为1,则为0. 比如:00101

关键词:DMA.sync.async.SIGIO.F_SETSIG. DMA本身用于减轻CPU负担,进行CPU off-load搬运工作. 在DMA驱动内部实现有同步和异步模式,异步模式使用dma_async_issue_pending(),然后在callback()中发送SIGIO信号,用户空间收到SIGIO进行handler处理视为一个周期完成. 同步模式,采用dma_sync_wait()进行等待,期间并没有释放CPU给其他进程使用. 在一个项目中,发现DMA相关占用率高的问题,后来发现是

正解:位运算 解题报告: 传送门! 其实就是个位运算,,,只是顺便加了个期望的知识点$so$期望的帕并不难来着$QwQ$ 先把期望的皮扒了,就直接分类讨论下,不难发现,答案分为两个部分 $\left\{\begin{matrix}l=r & \frac{1}{n}\cdot\frac{1}{n}=\frac{1}{n^{2}}\\ \\ l\neq r & \frac{2}{n}\cdot\frac{1}{n}=\frac{2}{n^{2}}\end{matrix}\right.$ 这样就

php是一种弱类型的脚本语言,一般情况下字符串型的数字可以直接参与运算. 但是当字符串开头是实体空格的时候系统会默认字符串等于0. 此问题比较隐蔽,在此记录下

1.信号相加:这是一种对应的样本与样本之间的相加. 在Matlab中它可用算术运算符“+”实现,然后x1和x2的长度必须相等.如果序列不等,或者长度虽然相等但采样的位置不同,就不能用运算符“+”了.我们必须首先x1(n)和x2(n)以适当的参数使它们有同样的位置向量n.

步骤: 1.打开Xcode,单机Creat a new Xcode project 2.左边选择ios下Application,右边选择single view Application 3.填写项目名称单机Next 4.ViewController.h中定义成员和方法 // // ViewController.h // TestCalculator4 // // Created by heyonggang on 13-11-28. // Copyright (c) 2013年 MiracleHe.

http://www.stmcu.org/module/forum/thread-598459-1-11.html http://bbs.21ic.com/icview-589756-1-1.html STM32F051x ADC+TIM+DMA详解!世上最详! http://www.openedv.com/thread-82595-1-1.html  双ADC同步规则模式,为何只有ADC1能工作,ADC2没有反应 http://blog.csdn.net/yeqbo/article/detai

运用BuiltIn里面的Set Variable

参考地址:http://www.cnblogs.com/think-in-java/p/5527389.html 参考地址:https://blog.csdn.net/scyatcs/article/details/16887807 参考地址:https://blog.csdn.net/wangyang1354/article/details/52290461

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %AM调制解调系统 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; clf; close all Fs=800000;%采样频率800k fz=80000;%载波频率80k fj=1000;%基波频率1k i=5000;%采样点数 t=(1:i)/Fs;%时间 B=1;%基波的幅度 A=1;%直流分量 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% %产生基波 %%%%%%%%%%%%%%%%%%% Mod_Sig=B*sin