前言 本来想用verilog描述FFT算法,虽然是8点的FFT算法,但写出来的资源用量及时延也不比调用FFT IP的好, 还是老实调IP吧,了解内部机理即可,无需重复发明轮子. 参考 https://wenku.baidu.com/view/6f5862997c1cfad6185fa725.html https://blog.csdn.net/shengzhadon/article/details/46737517 流程 FFT能做什么在此就不赘述了,只了解数据的运算流程. 1.FFT的基本公式

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

上篇讲述了一维FFT的GPU实现(FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换),后来我又由于需要做了一下二维FFT,大概思路如下. 首先看的肯定是公式: 如上面公式所描述的,2维FFT只需要拆分成行FFT,和列FFT就行了,其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0),由于我的代码需要原点在中心,所以在最后我将原点移动到了中心. 下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码: //C2DFFT //被执行2DFFT的是一个N*N的矩阵,在source_2d中按行顺序储存 //水平方向FFT ;

已知多项式f(x)=a0+a1x+a2x2+...+am-1xm-1, g(x)=b0+b1x+b2x2+...+bn-1xn-1.利用卷积的蛮力算法,得到h(x)=f(x)g(x),这一过程的时间复杂度为O(n2).但是,利用分治策略和插值法来求解h(x),可以将时间复杂度降低至O(nlogn),从而大幅提升算法的效率.此求值算法将被应用于FFT算法中. 一.多项式求值 首先,由lagrange插值法可以知道,对于一个n-1次多项式,只要给定n个不同的点(xi, yi),我们就可以计算出多项式

FFT算法8点12位硬件实现 (verilog) 1 一．功能描述: 1 二．设计结构: 2 三.设计模块介绍 3 1.蝶形运算(第一级) 3 2.矢量角度旋转(W) 4 3.CORDIC 结果处理 除法单元模块 8 4.蝶形运算(第二,三级) 9 5.Vectoring CORDIC 模块 10 6.输出并转串模块 11 四．工程纵览 12 五．功能测试 13 六．工程结束遐想 14 一．功能描述: 对12位(带符号位)数据进行8点FFT计算 8个12位数据并行输入(懒得写前端的串转并模块,)

转自:https://segmentfault.com/a/1190000002416071 前言 前段时间无聊或有聊地做了几个移动端的HTML5游戏.放在不同的移动端平台上进行测试后有了诡异的发现,有些手机的动画会“快”一点,有些手机的动画会“慢”一点,有些慢得还不是一两点. 通过查找资料发现,基于帧的算法(Frame-based)来实现动画会导致不同帧率的平台体验不一致,而基于时间(Time-based)的动画算法可以很好地改良这种情况,让不同帧率的情况下都能达到较为统一的速度上的体验. 本

FFT算法的完整DSP实现 傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,

所有城市list每次从页面花1段时间抽取后写入到数组,

源:FFT算法的完整DSP实现 傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教

废话一箩筐,筐筐有心得 不小心养成了一个刷微博的习惯,主要还是关注一些前端人士,学习一些前端方面的知识,看到大家都有一些刷微博的小习惯.有的是转发一下,转发内容来一个标记(MARK).也有评论中标记为Mark的,这种完全不知道是干什么?不过有一个比较好的@我的印象笔记 不过,我不怎么喜欢使用这些小工具,因为怎么的我都不喜欢详细看,实际上这不是一个好习惯,我最常用的还是微博的收藏功能,最后找个时间再细看一下这些内容,今天就分享一篇收藏的内容.(吐槽一下:微博的某设备官方客户端真心不好用,主要是针对

MSP430 FFT算法实现 http://bbs.21ic.com/icview-391532-1-1.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cd2030b01018fp8.html FFT算法的物理意义 http://blog.csdn.net/hzn407487204/article/details/6249945 FFT算法的完整DSP实现 http://blog.csdn.net/xiahouzuoxin/article/details/979045

用C语言编写FFT算法  转http://blog.sina.com.cn/s/blog_65d639d50101buo1.html #include "math.h" #define PI 3.1415926 #define SAMPLENUMBER 512 void InitForFFT(); void MakeWave(); void FFT(); int INPUT[SAMPLENUMBER],DATA[SAMPLENUMBER]; float fWaveR[SAMPLENUM

傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,上面都有详细的推导DCT求解

一.$\tt Toeplitz$矩阵与循环($\tt Circulant$)矩阵 定义 为$n\times n$阶循环矩阵. 定义 $T_n(i,j)=t_{j-i} $  为$n\times n$ 阶$\tt Toeplitz$矩阵 通过令矩阵$B_n＝$ 从而构造出$2n\times 2n$阶循环矩阵 假设有一$n\times 1$阶列向量$\bf u$ 其中,$C_{2n}$可以由快速傅里叶对角化 其中$\bf c$表示$C_{2n}$矩阵的第一列元素,$\bf F$ 表示快速傅里叶($\

//写在前面 单就FFT算法来说的话,下面只给出个人认为比较重要的推导,详细的介绍可参考 FFT算法学习笔记 令v[n]是长度为2N的实序列,V[k]表示该实序列的2N点DFT.定义两个长度为N的实序列g[n]和h[n]为 g[n]=v[2n], h[n]=v[2n+1], 0<=n<N 则可进行如下推导 这里所用的FFT算法能够实现O(nlogn)复杂度的离散傅里叶变换和上面最后所得的关系密切相关. 下面进入正题——模意义下的FFT 还是需要先了解一下关于 复序列的DFT的对称性质及一些补充

最近做一个东西,要用到快速傅里叶变换,抱着蛋疼的心态,自己尝试写了一下,遇到一些问题. 首先看一下什么叫做快速傅里叶变换(FFT)(来自Wiki): 快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform, FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换.快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理.计算大整数乘法.求解偏微分方程等等. 对于复数串行,离散傅里叶变换公式为: 直接变换的计算复杂度是O(n^2).快速傅里叶变换可以计算出与直接计算相同的结果,但只

FFT是离散傅立叶变换的高速算法,能够将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是非常难看出什么特征的,可是如果变换到频域之后,就非常easy看出特征了.这就是非常多信号分析採用FFT变换的原因.另外,FFT能够将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经经常使用的. 尽管非常多人都知道FFT是什么,能够用来做什么,怎么去做,可是却不知道FFT之后的结果是什意思.怎样决定要使用多少点来做FFT. 如今圈圈就依据实际经验来说说FFT结果的详细物理意义.一个模拟信号,经过ADC採样之后,就变成了数字

啊…本来觉得这是个比较良心的算法没想到这么抽搐这个算法真是将一个人的自学能力锻炼到了极致qwqqwqqwq 好的,那我们就开始我们的飞飞兔FFTFFTFFT算法吧! 偷偷说一句,FFTFFTFFT的代码十分的短哦~并且如果你不喜欢看算法,你可以翻到最下面看心得哟! 写在前面 ·好多你不理解的地方在代码里就只有半行. ·三个引理中,只有消去引理跟算法的实现没有关系——消去引理主要是用来证明的qwqqwqqwq. ·不是特别熟悉矩阵的同学,看到“矩阵”字样时不要慌,矩阵只是辅助工具,跟算法的实现关系

傅里叶变换 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)是一种可在  时间内完成的离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)算法. 在算法竞赛中的运用主要是用来加速多项式的乘法. 考虑到两个多项式  的乘积  ,假设  的项数为  ,其系数构成的 维向量为  ,  的项数为  ,其系数构成的  维向量为  . 我们要求  的系数构成的 维的向量,先考虑朴素做法. 可以用这段代码表示: for ( int i = 0 ; i < n ;

前言 在比较排序的算法中,快速排序的性能最佳,时间复杂度是O(N*logN).因此,在使用比较排序时,时间复杂度的下限就是O(N*logN).而桶排序的时间复杂度是O(N+C),因为它的实现并不是基于比较实现的,而是基于映射函数实现的. 桶排序 桶排序工作的原理是将数组分到有限数量的桶子里.每个桶子再个别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序). 桶排序利用函数的映射关系,减少了几乎所有的比较工作.实际上,桶排序的f(k)值的计算,其作用就相当于快排中划分,已经把大量

上周要做一个活动页面 秒杀列表页 需要一个时间的算法排序 自己琢磨了半天想了各种算法也没搞出来,后来问了下一个后台的php同学 他写了个算法给我看了下 ,刚开始看的时候觉得这就是个纯算法,不能转化成页面的dom效果,可是再看了两遍发现可以 于是我就改了改 实现了 不禁感叹 确实蛮赞的 于是就博一客: 页面需求是:从11点到20点 每隔一个小时一场秒杀 如果是当前时间就显示正在秒杀 之前的商品就往最后排 以此类推 类似最开始的11点顺序是 11,12,13,14,15,16,17,18,19,20