1.FFT算法概要: FFT(Fast Fourier Transformation)是离散傅氏变换(DFT)的快速算法.即为快速傅氏变换.它是根据离散傅氏变换的奇.偶.虚.实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的. 2.FFT算法原理: 离散傅里叶变换DFT公式: FFT算法(Butterfly算法) 设x(n)为N项的复数序列,由DFT变换,任一X(m)的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法,而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法,一次复数加法等于两次实数加法,即使把一次复数

    关于FFT,咱们都会迫不及待地 @  .....(大雾)(貌似被玩坏了...)    .....0.0学习FFT前先orz FFT君.         首先先是更详细的链接(手写版题解点赞0v0) FFT的资料    其实众所周知的最详细的算法解释在<算法导论>上...然后咱就是边看着那个边码理解的...    首先来看看多项式乘法和快速FFT的关系,然后咱们再来看能否聊到卷积什么的东西...    其实觉得还是去看算法导论最好.   [一.多项式及其表达方式.]      首先什么是

Vivado xilinx fft9.0 使用笔记: ****注 仿真实测1024点的转换需要经过1148个时钟周期才能得到转换结果: 模块配置信号含义请参考pg109文档手册(写的贼烂会看晕),不详细说明: 一.查找fft IP核按如下几图配置可实现正确的fft转换结果: 配置1个转换通道:转换数据长度是1024 points:选择流线型结构类型pipelined,streamingI/O,优点并行转换速度快,,缺点占用资源多. 如图1: 图1 如图2,设置数据类型为定点小数:缩减因子设置成U

这几天希望能在Spartan系列新品xc6slx16csg324-2运行带有FFT的软核处理系统,基本系统早就搭建好了.需要做的就是建立一个封装有Xilinx提供的FFT IP的自定义外设.由于Xilinx提供的FFT模块直接是用AXI Stream的接口.   在XPS下,Create or Import a Peripherel,选择使用AXI Stream的接口,而非以前常用的AXI4-lite接口.然后选择使用Verilog语言,允许生成模板,允许自动建立一个ise工程,Stream的字

  简介 之前参与过114对话系统的项目,中间搁置很久,现在把之前做过的内容整理一下,一是为自己回顾,二是也希望分享自己看的内容,中间也遇到一些问题,如果您可以提一些建议将不胜感激. 114查询主要分为4个任务,该对话系统希望通过构建神经网络学习模型,以实现将传统的需要接线员回复用户问题的方式,转换为可以实现机器自动回复用户问题的智能对话.由于拿到的是114电话录音数据,并没有标记好的文本,加上语音中有当地方言.特定字母数字在现有商用转录识别效果差等问题,所以需要自己实现语音识别的模块,以便后期

摘 要 本文讨论的FIR滤波器因其具有严格的线性相位特性而得到广泛的应用.在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,本论文研究FIR的FPGA解决方案正体现了电子系统的微型化和单片化. 本论文主要讨论了以下的问题: 首先,以FIR滤波器的基本理论为依据,研究适应工程实际的数字滤波器的设计方法,确定了直接型网络结构.窗函数设计法的设计方案: 然后,讨论了FPGA的原理与结构特点,总结FPGA的设计流程与设计原则,并用Verilog HDL语言根据设计方案编写出FIR滤波器程序: 接着,采用

汉王高级研究人员(模式识别.图像处理类)招聘试题  原文链接:http://www.cnblogs.com/dongsheng/articles/2793142.html 说明:  可能您的专业并不完全符合本试题所涉及的领域.因此,并非所有的问题都需要回答 ,您可以只回答你所熟悉和能够回答的问题.允许参考任意的资料,但请独立完成此试题 ,我们更欣赏您独立的思考和创新的精神.本试题并非我们录用或者不录用您的惟一依据 .应聘高级研究人员者请回答这部分问题.  1．人工智能与模式识别的研究已有多年,但

一.四种线性相位FIR滤波器的振幅响应 1.自编函数 [Hr,w,a,L]=-n) [Hr,w,a,L]=-n) [Hr,w,a,L]=-n) [Hr,w,a,L]=-n) 2.一个demo clear all;close all;clc addpath(genpath(pwd)); % 添加当前文件夹下所有路径 %% % 题1． 线性相位 FIR 滤波器的特性: %% ()已知滤波器的系统函数如下所示,用以上已编好的函数,确定滤波器的振 % 幅响应Hr(w)以及零点位置: h1_n = [-,

FIR滤波器的优越性: 相位对应为严格的线性,不存在延迟失真,仅仅有固定的时间延迟: 因为不存在稳定性问题,设计相对简单: 仅仅包括实数算法,不涉及复数算法,不须要递推运算,长度为M,阶数为M-1,计算值约为M/2. 关于FIR滤波器的幅频特性和相频特性.在人们不关心相位时,能够让幅频特性常为正,原来为负的部分仅仅需相位加上pi来补偿. 但当相位非常重要,不同意随便增减时,幅频特性就必须区分正负.我们这里称为符幅特性. 符幅特性负值部分向上反褶就和我们平时看到的幅频特性一样,还是满足对称性的.

结合实验室复杂电磁环境特性与模拟研究需求,实现对复杂多变的电磁环境录制.分析.重构和模拟,记录回放系统应具备如下几项能力: 1.电磁环境信号记录能力:能够实现对9KHz-18GHz频带范围内射频信号的采集记录: 2.信号监测分析能力:能够实现频谱全景监测扫描,生成频谱图.瀑布图,能够对采集的信号进行实时统计分析.整理.提取信号特征,生成统计列表等: 3.信号提取与重构能力:能够对采集存储的信号进行部分提取.幅度频率参数改变.以及序列化等自定义编辑与重组: 4.信号存储能力:能够对采集的信号及重构

卷积.为了更好的"动态"滤波. 问题来了.为什么用卷积滤波.而不是非常easy的在频率领域内进行数据的频率处理? 为了强调我觉得的答案,已经用blog标题给出了.卷积.为了更好的"动态"滤波! 有心人可能会思考这种问题,对于带有噪声的输入信号,要滤去高频噪声(例如以下图中的信号,我特意假定输入为y = sin(10x)+sin(1000x)的输入信号,能够明显的观察到强烈的高频噪声) 假设想搞定这个滤去高频噪声本身不是难事.直接fft 转换到频率领域.然后把高频部分

OpenAI 进一步履行普及且全民化人工智能的使命"> 作者简介 沈向洋,微软全球执行副总裁,微软人工智能及微软研究事业部负责人 我们正处于技术发展历程中的关键时刻. 云计算的强大计算能力.先进的算法及海量的数据,都推动了人工智能(AI)领域呈现出爆炸式发展.所有这些,都帮助计算机科学家们创造了新的技术,在短短几年前,这些技术还仅仅是我们的梦想. 如今,通过深度学习,计算机通过对话内容来识别文字的能力已经达到了人类的水平,而且能够提供实时翻译.随着强化学习等领域的技术进步,我们在构建真正的

Ubuntu 19.04 - VMWare内核模块更新程序问问题 4 3我运行了这个命令: apt-cache search linux-headers-$(uname -r)它返回输出 linux-headers-5.0.0-13-generic - 64位x86 SMP上版本5.0.0的Linux内核头文件 然后我运行以下命令来更新linux头文件: sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)它仍然在编译/虚拟机监视器上卡住(VMware内核

在使用swftools转换pdf 到swf的时候报错,有如下说明:if the pdf contains too many images / shapes, pdf2swf will fail with this error :ERROR Thisfileistoocomplextorender-SWFonly supports 65536 shapes at onceThere is a very simple fix : add “-s poly2bitmap” to the options

ERROR   ID Table overflow ERROR   This file is too complex to render- SWF only supports 65536 shapes at once   是因为需要转换的那个文件太复杂,该软件只能支持65536shapes 的文件转换. 后台的处理命令为:  pdf2swf 1.pdf -o 1.swf -f -T 9  解决方法:  pdf2swf 1.pdf -o 1.swf -f -T 9 -G -s poly2bitma

转载自http://blog.csdn.net/orbit/article/details/17210461 2012年9月的时候,一个南京的大学生从电视台播放的一段记者采访360总裁周鸿祎的视频中破解了周鸿祎的手机号码,一时间被网络热炒.后来,又听说某人买车的时候使用电话银行付款,结果被人录下声音,破解了银行卡号和密码,导致存款被盗.最近居委会在小区里散发传单,提醒一种新的诈骗方式:电话听音破密码诈骗.各种网络和媒体对这些事情炒作的很热闹,但是趋于两种极端,要么将其说的出神入化,要么将其贬的一

A * B Problem Plus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 12665    Accepted Submission(s): 2248 Problem Description Calculate A * B.   Input Each line will contain two integers A and B.

A * B Problem Plus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 9413    Accepted Submission(s): 1468 Problem Description Calculate A * B.   Input Each line will contain two integers A and B.

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

使用SQL函数可以实现许多的功能,下面为您介绍的是字符型IP地址转换成数字IP的SQL函数示例,供您参考,希望对您学习SQL函数能够有所帮助.      /**//*--调用示例       select   dbo.f_IP2Int('192.168.0.11')   select   dbo.f_IP2Int('12.168.0.1')   --*/   CREATE   FUNCTION   [dbo].[f_IP2Int](   @ip   char(15)   )RETURNS   b

转载自http://blog.jobbole.com/58246/ 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一.没有正规计算机科学课程背景的我,使用这个算法多年,但这周我却突然想起自己从没思考过为什么FFT能如此快速地计算离散傅里叶变换.我打开一本老旧的算法书,欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中,以看似简单的计算技巧来讲解这个东西. 本文的目标是,深入Cooley-Tukey  FFT 算法,解释