DFT计算过程详解 平时工作中,我们在计算傅里叶变换时,通常会直接调用Matlab中的FFT函数,或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数,很少去探究具体的计算过程,本文以一个具体的例子,向你一步一步展示DFT的计算过程. 众所周知,傅里叶变换的计算公式为: 对时域信号进行离散化: 根据欧拉定理: DFT方程改写为: 为第m个DFT输出值, 为采样点输入, 假设N=4: 则: m=0 m=1 m=2 m=3 这里需要补充一个采样率的概念. 假设对原始信号的采样率为: 对原始信号做16点DFT进

用DFT计算线性卷积 两有限长序列之间的卷积 我们知道,两有限长序列之间的卷积可以用圆周卷积代替,假设两有限长序列的长度分别为\(M\)和\(N\),那么卷积后的长度为\(L=M+N-1\),那么用圆周卷积计算线性卷积的具体过程为: 首先将两序列在尾部补零,延拓成长度为L=M+N-1的序列 将两序列进行圆周卷积,卷积后的结果即为线性卷积的结果   而圆周卷积的实现可以通过下图实现 现讨论\(X[k]\)的\(IDFT\)使用\(DFT\)实现 \[ x[n]=\frac{1}{N}\sum_{

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5462665.html 参考网址: http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/18848281 貌似还有其他的,记不清了 convolveDFT函数是从官方文档中抄录并做了修改,因为原来的程序有问题.一是输出Mat C应声明为引用:二是其中的mulSpectrums函数的第四个参数flag值没有指定,应指定为DFT_COMPLEX_OUTPUT或是D

/*** * 转换请求hash,根据转换模式计算hash,防止重复发送请求,浪费服务器资源(内存.cpu.文件系统等) * @param mode * @param data * @return */ @PerformanceMonitor default String computeHash(ConversionMode mode,byte[]data) { byte[] prefix = mode.getValue().getBytes(); int length = prefix.leng

说明:參考Mahout FP算法相关相关源代码. 算法project能够在FP关联规则计算置信度下载:(仅仅是单机版的实现,并没有MapReduce的代码) 使用FP关联规则算法计算置信度基于以下的思路: 1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出全部的频繁项集及其支持度:这里须要注意,这里是输出全部的频繁项集,并没有把频繁项集合并,所以须要改动FP树的相关代码,在某些步骤把全部的频繁项集输出:(ps:參考Mahout的FP树单机版的实现,进行了改动,暂不确定是否已经输出了全部频繁项集) 为举例简

首先先提一下上一篇<如何猜出Y combinator>中用的方法太复杂了.其实在Lambda演算中实现递归的思想很简单,就是函数把自己作为第一个参数传入函数,然后后面就是简单的Lambda变换提取出Y combinator了.好,接下来是本篇的正文: ------------------------------------------------------------------------------------ 昨天fengidri给我演示了yield的用法,让我大受启发——可以用yie

/*===================================== 数组逆序重放 总时间限制:1000ms 内存限制:65536kB 描述 将一个数组中的值按逆序重新存放. 例如,原来的顺序为8,6,5,4,1.要求改为1,4,5,6,8. 输入 输入为两行:第一行数组中元素的个数n(1<n<100), 第二行是n个整数,每两个整数之间用空格分隔. 输出 输出为一行:输出逆序后数组的整数,每两个整数之间用空格分隔. 样例输入 5 8 6 5 4 1 样例输出 1 4 5 6 8 来

1.Calendar类: 是一个抽象类,需要导入java.util.Calendar包. Calendar c = Calendar.getInstance(); getInstance直接返回的是子类对象,不需要new子类对象,直接调用. //获得子类对象 Calendar c =Calendar.getInstance(); System.out.println(c); //把日历对象转为Date日期对象 Date time=c.getTime(); System.out.println(t

对于每个几何图形而言,都有一些共同的属性,如名字.面积等,而其计算面积的方法却各不相同.为了简化开发,请编写程序,定义一个超类来实现输入名字的方法,并使用抽象方法来计算面积. 思路分析: 所谓超类就是抽象父类,该抽象类中有两个方法,分别用来获取图形的名称和图形的面积.要获得图形的名称,通过类的getClass().getSimpleName()方法可以实现:要获得图形的面积,因为计算面积的方法各不相同,所以该方法是个抽象方法. 定义一个子类表示圆形,圆形的半径通过构造方法获得,圆形的面积通过重写

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足球比赛具有一定程度的偶然性,弱队也有战胜强队的可能. 假设有甲.乙.丙.丁四个球队.根据他们过去比赛的成绩,得出每个队与另一个队对阵时取胜的概率表: 甲 乙 丙 丁 甲 - 0.1 0.3 0.5乙 0.9 - 0.7 0.4 丙 0.7 0.3 - 0.2丁 0.5 0.6 0.8 - 数据含义:甲对乙的取胜概率为0.1,丙对乙的胜率为0.3,... 现在要举行一次锦标赛.双方抽签,分两个组比,获胜的两个队再争夺冠军.(参见[1.jpg]) 请你进行10万次模拟,计算出甲队夺冠的概率. 注意

科学计算 | Matlab 使用 GPU 并行计算 本文转载自:  https://sanwen8.cn/p/14bJc10.html       Matlab下直接使用GPU并行计算(预告)<-- 这预告也贴出来太久了,然而我的大论文还是没有写完,但是自己挖的坑一定要填上,我可不是写小说的.   小引言 说它小是因为它只是博士论文的附录一部分,但是其实我还是用了很久才学明白的 中心处理器(CentralProcessing Unit, CPU)是计算机系统的计算和控制核心,在轨道设计中使用计算

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

计算机的基本原理(Week 1) 第一次数学危机 公元前500年,毕达哥拉斯学派,他们相信数是万物的本源:一切数均可表示成整数或者整数之比 然而毕达哥拉斯证明了勾股定理,某些直角三角形的三边比不能用整数表达 希帕索斯悖论:边长为1的正方形,对角线? 危机的缓解:比例论,使用几何方法避开无理数 危机的解决:实数理论的建立 第二次数学危机 微积分:牛顿和莱布尼兹,建立在**无穷小****分析之上 贝克莱悖论:无穷小一会儿是0,一会儿不是0,像一个幽灵~ 危机的缓解:重建实数理论 新的问题:魏尔斯特拉

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 一.背景 最大连续次数或者是最大连续子序列问题,在DAX中如何快速计算呢? 思路 1.N-1:按照INDEX错位 2.START:连续第一出现INDEX 3.END:最后一次出现的INDEX下一位 4.END-START刚好等于连续出现的次数 5.T8为结果 10万条数据只需要不到0.2秒,速度相当可观了,已能解决大部分实际工作场景. 二.数据源 为了方便展示,设定了7到28,1出现最大次数28-7=21:拿到文件可以

效果: 自动循环播放图片,下方有按钮可以切换到对应图片. 添加一个动画来实现图片切换. 鼠标停在图片上时,轮播停止,出现左右两个箭头,点击可以切换图片. 鼠标移开图片区域时,从当前位置继续轮播. 提供一个接口,可以设置轮播方向,是否循环,间隔时间. 点击查看demo 对HTML.CSS的要求: <div class="carousel-box"> <div class="carousel"> <ul class="clearf

       这一篇,接着上一篇,内容集中在高度图方式构建地球网格的细节方面.        此时,Globe对每一个切片(GlobeSurfaceTile)创建对应的TileTerrain类,用来维护地形切片的相关逻辑:接着,在requestTileGeometry中,TileTerrain会请求对应该切片的地形数据.如果读者对这部分有疑问的话,可以阅读<Cesium原理篇:1最长的一帧之渲染调度>:最后,如果你是采用的高度图的地形服务,地形数据对应的是HeightmapTerrainDat

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

首先,上图(*+﹏+*)~@ 1.如何看待结对编程 结对编程优点: 1.两个人能够相互支持,相互监督,客服编程过程中可能出现的烦躁的情况0_0. 2.在开发功能的同时,伴随了UnitTest的进行,可以提高代码的正确性和稳定性. 3.不想坑队友,工作时会比较认真b(￣▽￣)d. 4.两个人写的模块会相互调用,开发过程中会不断的对同伴的代码进行复审,提高了程序运行的正确性和稳定性. 5.分工合作,每人负责自己的部分,效率高. 结对编程缺点: 1.分工容易出现失衡,能者多劳可能变成不能者不劳. 2.

php面试题及答案收藏(这套试题是在网上看到的,不知作者是谁) 基础题 1.表单中 get与post提交方法的区别? 答:get是发送请求HTTP协议通过url参数传递进行接收,而post是实体数据,可以通过表单提交大量信息. 2.session与cookie的区别? 答:session:储存用户访问的全局唯一变量,存储在服务器上的php指定的目录中的(session_dir)的位置进行的存放 cookie:用来存储连续訪問一个頁面时所使用,是存储在客户端,对于Cookie来说是存储在用户WIN