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

      计算描述:计算规则指的是和其它“参与者类型成员”的之间的计算,必须求解处理人不为空的情况下才进行规则计算,各个“参与者类型成员”按序号顺序执行. 计算算法:并集(权重最低),交集(权重中),互拆(权重最高,且是独占式) 规则要点: 按序号顺序执行计算结果 参与者处理人不为空才参与成员间计算 权重 示例讲解 以上图图示为例,总共有三个参与者类型成员:SQL参与者,指定用户参与者,角色参与者. 那么我们用示例来解释一下规则里面的描述要点: 1.  按序号顺序执行计算结果 参与者前面都有一

import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.util.Log; import android.view.MotionEvent; import android.view.View; import android.view.Window; import android.widget.FrameLayout; import android.widget.FrameLayout.LayoutParams;

云计算(Cloud Computing)被业界看作继大型计算机.个人计算机.互联网之后的第四次IT产业革命,正日益成为未来互联网与移动技术相结合的一种新兴计算模式.云计算提供了IT基础设施和平台服务的新模式,顺应了当前全球范围内整合计算资源和服务能力的需求,满足了高速处理海量数据的需求,为高效.可扩展与易用的软件开发和使用提供了支持和保障.云计算的核心价值在于提供了新的应用开发和运营模式,是下一代互联网.物联网和移动互联网的基础,全球信息领域的主要厂商都在围绕云计算重新布局,并必将影响到全社会的

这里记录的是我对物联网架构的学习.探索和思考,希望对你有所启发…… 边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络.计算.存储.应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务.其应用程序在边缘侧发起,产生更快的网络服务响应,满足行业在实时业务.应用智能.安全与隐私保护等方面的基本需求.目前,许多科技企业已经在边缘计算上开始自己的布局. 未来,我们会看到越来越多的像智慧城市.智能工厂.智能制造.智能零售等一系列创新商业模式,它们在运用物联网技术的过程中,需要用到数据采集.处理.上传数据的边缘端计

我们就把这个问题叫做图片查看器吧,它的主要功能有: (项目地址:https://github.com/TZHANHONG/ImageViewer/releases/tag/1.0,里面的MyImageView压缩包便是) 1.双击缩放图片. 2. 双指缩放图片. 3.单指拖拽图片. 为此这个图片查看器需要考虑以下的技术点: 一.双击缩放图片: 1.如果图片高度比屏幕的高度小得多,那么就将图片放大到高度与屏幕高度相等,否则就放大一个特定的倍数. 2.如何判断是否到达这个倍数来停止缩放. 3.判断完

1, 配方设计与配方计算 题目是配方计算,不是配方设计,设计是需要有深厚的塑料知识才可以做的,即生产什么塑料产品,需要放各种原料是什么,各自比较是多少,遇到什么情况下就要多放什么,少放什么.配方设计不是软件的范畴,软件关注的是,如果有比较成型的设计模型后,怎样进行再抽象,并将抽象的结果形成软件模型,并使用代码来实现. 笔者是搞软件的,不是塑料配方设计,不过因缘际会下,对PVC,油,钙有了基本的认识,深深感到目前塑料配方软件的缺少,带来很多的不便.而软件开发员即使想开发一套配方计算软件,也要对塑料

作者 | 杨皓然  阿里巴巴高级技术专家 导读:云计算之所以能够成为 DT 时代颠覆性力量,是因为其本质是打破传统架构模式.降低成本并简化体系结构,用全新的思维更好的满足了用户需求.而无服务器计算(Serverless Computing)作为这个巨大市场的下一个阶段的进化产物,将真正帮助企业实现只专注于业务和构建应用程序,而不必担心 IT 基础设施,这也将成为云服务商未来竞争的关键. 什么是无服务器计算 云原生计算基金会(Cloud Native Computing Foundation, C

这里将介绍Flink对有状态计算的支持,其中包括状态计算和无状态计算的区别,以及在Flink中支持的不同状态类型,分别有 Keyed State 和 Operator State .另外针对状态数据的持久化,以及整个 Flink 任务的数据一致性保证,Flink 提供了 Checkpoint 机制处理和持久化状态结果数据,随后对状态数据 Flink 提供了不同的状态管理器来管理状态数据,例如: MemoryStateBackend 等. 有状态计算 在Flink架构体系中,有状态计算可以说是Fl

摘要:现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 本文分享自华为云社区<如何高可靠.高性能地优化join计算过程?4个优化让你掌握其中的精髓>,作者: breakDraw . 现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算. 联合计算时,最关键的就是标识对齐,即需要将两方的角色将同一个标识(例如身份证.注册号等)用join操作关联起来, 提取出两边的交集部分, 后面再进行计算,

多项式的点值表示(Point Value Representation) 设多项式的系数表示(Coefficient Representation): \[ \begin{align*} \mathrm P_a(x)&=a_0+a_1x+a_2x^2+\cdots+a_{n-1}x^{n-1} \\ &= \sum_{i=0}^{n-1}a_ix^i \end{align*} \] 则我们对上面的式子可以代入不同的 \(n\) 个 \(x\) 的值,构成一个 \(n\) 维向量: \[ \

/********************************************************************* * By                       :     Lile * Last Modified   :     2015年3月3日星期二  08:46:13 * Email                 :     roger0212@163.com * HomePage      :      http://blog.csdn.net/li

离散余弦变换 由于实信号傅立叶变换的共轭对称性,导致DFT后在频域中有一半的数据冗余.离散余弦变换(DCT)在处理实信号时比离散傅立叶(DFT)变换更具优势.在处理声音信号这类实信号时,DFT得到的结果是复功率谱,其结果中的一半数据是没利用价值的.相比之下,DCT得到的结果是实谱,从而节省了不必要的运算. 一个序列的DFT就是将其周期拓展后取其DFS系数的一个周期.如果序列的开始及结尾处的幅值差异较大,那么这个周期拓展的序列便会有较多的高频分量. 而序列的DCT(实序列)相当于一个长度是它两倍的

视频来源:https://www.bilibili.com/video/av51932171?t=628. 博文来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fft.html?searchHighlight=fft&s_tid=doc_srchtitle 视频来源很好的解释了: 1 .傅里叶变换过程,经过傅里叶变化得到了,频率w,振幅a0,相位角φ: 2. 傅里叶变换 主要应用领域: 声音, 图像处理: 博文则很好的解释了: 1.  傅里叶变换在matl

# uname -a Linux euis1 2.6.9-55.ELsmp #1 SMP Fri Apr 20 17:03:35 EDT 2007 i686 i686 i386 GNU/Linux (查看当前操作系统内核信息) # cat /etc/issue | grep Linux Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Nahant Update 5) (查看当前操作系统发行版信息) # cat /proc/cpuinfo | grep name |

这篇博客是总结.归纳查看Linux系统是32位还是64位的一些方法,很多内容来自网上网友的博客.本篇只是整理.梳理这方面的知识,方便自己忘记的时候随时查看. 方法1:getconf LONG_BIT 查看 如下例子所示: 32位Linux系统显示32, 64位Linux系统显示64.最简单.快捷的方法. [root@DB-Server ~]# getconf LONG_BIT 32 [root@gettestlnx01 ~]# getconf LONG_BIT 64   方法2:uname命令查

Android 高清加载巨图方案 拒绝压缩图片 转载请标明出处: http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/49300989: 本文出自:[张鸿洋的博客] 一.概述 距离上一篇博客有段时间没更新了,主要是最近有些私事导致的,那么就先来一篇简单一点的博客脉动回来. 对于加载图片,大家都不陌生,一般为了尽可能避免OOM都会按照如下做法: 对于图片显示:根据需要显示图片控件的大小对图片进行压缩显示. 如果图片数量非常多:则会使用LruCache

1.查看物理CPU的个数 [root@MysqlCluster01 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"|sort |uniq|wc -l 1 2.查看逻辑CPU的个数 [root@MysqlCluster01 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "processor"|wc -l 4 3.查看CPU是几核(即,核心数) [root@MysqlCluster01 ~]# cat /proc/cpuin