前面有做过ADC性能测试,测试方式是先使用ADC采集一个单频信号,然后利用matlab进行性能分析. 下面把matlab分析的代码记录下来: %The following program code plots the FFT spectrum of a desired test tone. Test tone based on coherent sampling criteria, and %computes SNR, SINAD, THD and SFDR. %This program is

关于FFT原理部分的介绍,在网上已经有很多了,所以在此只讲代码实现部分的内容. 原理可以参考https://www.cnblogs.com/RabbitHu/p/FFT.html 推荐看完它的原理解释再来看这里的代码解释 废话不多说,上代码(多项式乘法) #include <iostream> #include <cstdio> #include <cmath> #define N 4000001 using namespace std; struct cp//手写复数

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

由图可知,模拟ADC分为两部分功能,一部分是触屏功能,另一部分就是普通ADC功能.分别可以产生INT_TC和INT_ADC 两个中断.该ADC模块总共有8个通道可以进行模拟信号的输入,分别是AIN0.AIN1.AIN2.AIN3.YM.YP.XM.XP通过一个8路模拟开关MUX进行选通.设定控制寄存器(ADCCON)中预分频器的值来确定AD转换器频率,之后ADC将模拟信号转换为数字信号保存到ADC数据寄存器ADCDAT0, ADCDAT0中的数据(一般第十位有效)可以通过中断或查询的方式来获取.

本总结主要用于帮助个人理解,讲得不足之处,还请各位看官谅解 FFT 补充知识 \(n\)次单位复根(\(w_n\)): 使得\(z^n=1\)的一类复数,这些复数一共有\(n\)个,它们都分布在复平面的单位圆上,并且连线构成一个正\(n\)边形 点值表示: 多项式\(f(x)=\sum_{i=0}^{n-1}{a_ix^i}\)的点值表示为\(n\)个点\((x_i,y_i)\),其中\(y_i=f(x_i)\) 递归算法主要思路 由折半引理\(w_{2n}^{2k}=w_n^k\),将其代入可

建议同学们先自学一下"复数(虚数)"的性质.运算等知识,不然看这篇文章有很大概率看不懂. 前言 作为一个典型的蒟蒻,别人的博客都看不懂,只好自己写一篇了. 膜拜机房大佬 HY 一. FFT是蛤?? FFT (快速傅里叶变换) 的作用时再 O(nlogn) 时间算出多项式乘法的一个特别神奇的算法. 大家平时码的多项式乘法都是 O(n^2) 的吧 #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; ],b

前言 上虽然算是学过了但是实质上还是根本什么都不会 看大佬们的模板去A了模题(手动滑稽) 于是下定决心要理解FFT的代码 一些的证明主要是从算法导论和两位大佬的博客上学的 大佬1  大佬2 在这过程中感觉由于一些证明的东西太琐碎和一直没有找到FFT的要点浪费了很多时间 FFT目的 为了快速求出(在longn的时间复杂度)两个系数表达多项式 经过运算后的系数表达多项式 FFT主要思路 因为发现在多项式以点值表达的时候可以 直接用两个多项式下标相同点值的分别进行运算 可以在线性的时间内完成运算 大大

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Fast-Fourier-Transform.html 多项式 之 快速傅里叶变换(FFT)/数论变换(NTT)/例题与常用套路[入门] 前置技能 对复数以及复平面有一定的了解 对数论要求了解:逆元,原根,中国剩余定理 对分治有充足的认识 对多项式有一定的认识,并会写 $O(n^2)$ 的高精度乘法 本文概要 多项式定义及基本卷积形式 $Karatsuba$ 乘法 多项式的系数表示与点值表示,以及拉格朗日插值法

最近学习了一下STM32中的ADC采样,由于手头正好有一个MQ-2的烟雾传感器,所以正好可以测试一把.体验ADC采样的过程.下面介绍一下这个MQ-2烟雾传感器. 1.MQ-2烟雾传感器简介 MQ-2气体传感器所使用的气敏材料是在清洁空气中电导率较低的二氧化锡(SnO2).当传感器所处环境中存在可燃气体时,传感器的电导率随空气中可燃气体浓度的增加而增大.使用简单的电路即可将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的输出信号. MQ-2气体传感器对液化气.丙烷.氢气的灵敏度高,对天然气和其它可燃蒸汽的检

本章目标:     了解S3C2410/S3C2440和触摸屏的结构:     了解电阻触摸屏的工作原理和等效电路图:     了解S3C2410/S3C2440触摸屏控制器的多种工作模式:     掌握S3C2410/S3C2440 ADC和触摸屏的编程方法: 14.1 ADC和触摸屏硬件介绍及使用 14.1.1 S3C2410/S3C2440      S3C2410/S3C2440  的ADC可以接收8个通道的模拟信号输入,并将它们转换 为10位的二进制数据.在2.5MHz的A/D转换时钟

E. Thief in a Shop 题目连接: http://www.codeforces.com/contest/632/problem/E Description A thief made his way to a shop. As usual he has his lucky knapsack with him. The knapsack can contain k objects. There are n kinds of products in the shop and an inf

目录 参考资料 FFT 吹水 例题 普通做法 更高大尚的做法 定义与一部分性质 系数表达式 点值表达式 点值相乘??? 卷积 复数 单位根 DFT IDFT 蝴蝶迭代优化 单位根求法 实现.细节与小优化 细节 小优化 实现 超~毒瘤优化. 实战! First Second 温馨插入:生成函数 Third 总所周知,FFT是一个非常麻烦的算法,再加上博主语文不好,便写起来有点麻烦,但会尽力去写.要以后自己看不懂就... 注:因为最近的压力紧张,便没有继续学习FFT,这仅为目前的半成品以及一些目前已

本文主要简单写写自己在算法竞赛中学习FFT的经历以及一些自己的理解和想法. FFT的介绍以及入门就不赘述了,网上有许多相关的资料,入门的话推荐这篇博客:FFT(最详细最通俗的入门手册),里面介绍得很详细. 为什么要学习FFT呢?因为FFT能将多项式乘法的时间复杂度由朴素的$O(n^2)$降到$O(nlogn)$,这相当于能将任意形如$f[k]=\sum\limits _{i+j=k}f[i]\cdot f[j]$的转移方程的计算在$O(nlogn)$的时间内完成.因此对于想要进阶dp的同学来说,

原题地址:https://open.kattis.com/problems/aplusb FFT代码参考kuangbin的博客:http://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2013/07/24/3210565.html A+B Problem Given N integers in the range [−50000,50000], how many ways are there to pick three integers ai, aj, ak, such

这可能是我第五次学FFT了--菜哭qwq 先给出一些个人认为非常优秀的参考资料: 一小时学会快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform) - 知乎 小学生都能看懂的FFT!!! - 胡小兔 - 博客园 快速傅里叶变换(FFT)用于计算两个\(n\)次多项式相乘,能把复杂度从朴素的\(O(n^2)\)优化到\(O(nlog_2n)\).一个常见的应用是计算大整数相乘. 本文中所有多项式默认\(x\)为变量,其他字母均为常数.所有角均为弧度制. 一.多项式的两种表示方法 我们平时常

本文部分知识从以下文章学习: https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358 傅里叶变换的知识 https://www.cnblogs.com/RabbitHu/p/FFT.html FFT的知识 最近工作上在做关于音乐游戏的内容,其中需要分析音频找节奏点(或者说是重音点). 学习了一系列相关知识后,了解到一段音乐的波形图可以分解成不同频率的波形图,也就是由时域到频域的转换. 借用其他博主的图就比较容易理解了,如下所示. 波从时域到频域的转换可以通过傅里叶变换实现,关

FFT,即快速傅里叶变换,是离散傅里叶变换的快速方法,可以在很低复杂度内解决多项式乘积的问题(两个序列的卷积) 卷积 卷积通俗来说就一个公式(本人觉得卷积不重要) $$C_k=\sum_{i+j=k}A_i*B_i$$ 那么这个表达式是啥意思了: 有两个序列A和B,其中$A=\left\{A_1,A_2,...\right\},B=\left\{B_1,B_2,...\right\}$ A序列有a个元素,B序列有b个元素.于是,由这两个序列可以推出另一个序列C,C序列如何确定了?确定方法就按照卷

要点: 1.STM32F103C8T6单片机 2.ADC+DMA 多通道 重点是ADC+DMA配置,ADC+DMA配置如下 其他配置略略略略. 然后各位自行直看.ioc文件,生成代码后在while之前加入启动ADC DMA代码: HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t*)&ADC_Value, 100); 如下图 最后,大家看代码吧! https://gitee.com/LLJ111/STM32_Study/tree/master/ADC_MutiCH_DM

FFT是DFT的高效算法,能够将时域信号转化到频域上,下面记录下一段用python实现的FFT代码. # encoding=utf-8 import numpy as np import pylab as pl # 导入和matplotlib同时安装的作图库pylab sampling_rate = 8000 # 采样频率8000Hz fft_size = 512 # 采样点512,就是说以8000Hz的速度采512个点,我们获得的数据只有这512个点的对应时刻和此时的信号值. t = np.l

什么是FFT FFT是用来快速计算两个多项式相乘的一种算法. 如果我们暴力计算两个多项式相乘,复杂度必然是\(O(n^2)\)的,而FFT可以将复杂度降至\(O(nlogn)\) 如何FFT 要学习FFT,我们得先了解它的思想. 首先,我们得先了解如何表示一个多项式.显然,我们最传统的方法表示多项式就是表示它的系数就好.但是,如果我们用系数来计算两个多项式相乘,复杂度无论如何都是\(O(n^2)\)的.因此,我们引入点值表示法. 补充资料:什么是点值表示 设A(x)是一个n−1次多项式,那么把n

再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT) 目录 再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT) 写在前面 一些约定 循环卷积 DFT卷积的本质 Bluestein's Algorithm 例题 分治FFT 例题 FFT的弱常数优化 复杂算式中减少FFT次数 例题 利用循环卷积 小范围暴力 例题 快速幂乘法次数的优化 FFT的强常数优化 DF