电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 目录 电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 写在前面 正文 电机噪声 谐波的产生 什么是谐波? 傅里叶分析 matlab中的FFT分析工具 第一步:打开你要进行分析的模型 第二步:打开这个模块,设置相关参数 第三步:进入FFT分析工具 第1.2部分 第3.4部分 THD 谐波分析之后 写在前面 宿舍持续隔离中,快递停运,没法搞实践,那就搞点仿真(我才不会说是导师让我干的呢[手动dog

A * B Problem Plus Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 16111    Accepted Submission(s): 3261 Problem Description Calculate A * B.   Input Each line will contain two integers A and B

bzoj3527: [Zjoi2014]力 fft 链接 bzoj 思路 但是我们求得是 \(\sum\limits _{i<j} \frac{q_i}{(i-j)^2}-\sum_{i>j}\frac{q_i}{(i-j)^2}\) \(\sum\limits _{i<j} \frac{q_i}{(i-j)^2}\) \(\sum\limits _{i=1}^{j-1} q_i*\frac{1}{(j-i)^2}\) fft都能算出来 \(\sum\limits _{i=j+1}^{n

第一次接触省选的知识点呢!zrf大佬在课堂上讲的非常清楚,但由于本蒟蒻实在太菜了,直接掉线了.今天赶紧恶补一下. 那么这篇博客将分为两块,第一块是FFT的推导和实现,第二块则是FFT在OI上的应用 因为博主是蒟蒻,难免有些写错的地方,还请各位大佬不吝指正. 目标是能够让像博主这样的蒟蒻都能学会FFT(都有耐心看完这篇博客) 一.FFT的推导与实现 1.多项式的表示 最常见的表示方式自然是系数表示 诶诶诶,别走啊,我说清楚点还不行吗?  其实就是我们常见的表达方式 这种表达式的优势在于我们可以用O

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

上午写了一道题. 中午收拾好东西后兴高采烈地坐老司机开的出租车来到了美丽的南山中学!!!:) 志愿者太多了,弄得我们有点不好意思......:) 来到寝室,看到了传闻中的被子&空(kong4)调(diao4),WOC这不是夏天盖的吗???:( 翻了翻讲义,80%看不懂 & 90%不考  :( 无聊的浪过了下午,所幸晚餐不错,自助的 :) 开幕式太凶了 略 :| 晚上一个寝室都在预习FFT但并看不懂 :( 热水奇葩惨了,用着用着就没了,要把卡拔了再插 :|然后我中了机关(淋了一头冷水) :

如你所见,b组题,除了NC乱入直奔T2抢了我一个首杀以外A层学过FFT的人都没有参加. 竞争压力很小,题又简单,所以就造就了6个AK. 然而并不计入总分,我仍然稳在第二机房. T1lyl16分钟切掉我也是佩服,我没看数据范围打错复杂度(多了个二分)23分钟码完,T30. 思路都不是很毒瘤,代码也很好打,加起来都没有2k. 47分钟时干掉T3后我觉得差不多AK了,去厕所听到隔壁听讲FFT的声音,有些难过. 回来之后打开题库翻看FFT的题目看了半个小时左右. 然后自觉无聊,重新算了一下T1复杂度发现

题目 题目大意 也懒得解释题目大意了-- 正解 正解居然是\(FFT\)? 不要看题目的那个式子这么长,也不要在那个式子上下手. 其实我们会发现,不同的\((x_i-x_j,y_i-y_j,z_i-z_j)\)并不多. 如果我们求出每个三元组的出现次数,后面的就好做了. 那怎么求呢? 祭出我们的大杀器--\(FFT\). 考虑只有一个维怎么做.设两个多项式分别为\(A\)和\(B\). 对于\(x_i\),就在\(A\)的\(x_i\)这一位上的系数加一: 对于\(x_j\),就在\(B\)的\

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

小学生都能看懂的FFT!!! 前言 在创新实践重心偷偷看了一天FFT资料后,我终于看懂了一点.为了给大家提供一份简单易懂的学习资料,同时也方便自己以后复习,我决定动手写这份学习笔记. 食用指南: 本篇受众:如标题所示,另外也面向同我一样高中起步且非常菜的OIer.真正的dalao请无视. 本篇目标:让大家(和不知道什么时候把FFT忘了的我)在没有数学基础的情况下,以最快的速度了解并 会写 FFT.因此本篇将采用尽可能通俗易懂的语言,且略过大部分数学证明,在严谨性上可能有欠缺.但如果您发现了较大的

https://www.cnblogs.com/RabbitHu/p/FFT.html  先去看这个... 我觉得代码还是https://blog.csdn.net/WADuan2/article/details/79529900 这个比较通俗易懂 挺好的  哈哈 根据 得 那个大佬不让转载 忘了的时候还是去看一下他的博客吧.. 虽然代码明白了点...emm..不会用什么鬼 ....看来不是我等现在能弄懂的 过两天再看emm...

题面: 看无可看(see.pas/cpp/c) 题目描述 “What’s left to see when our eyes won’t open?” “若彼此瞑目在即,是否终亦看无可看?” ------来自网易云音乐<Golden Leaves-Passenger> 最后的一刻我看到了...... 一片昏暗? 我记起来了, 我看到,那里有一个集合S,集合S中有n个正整数a[i](1<=i<=n) 我看到,打破昏暗的密码: 记忆中的f是一个数列,对于i>1它满足f(i)=2*

算算劳资已经多久没学新算法了,又要重新开始学辣.直接扔板子,跑...话说FFT算法导论里讲的真不错,去看下就懂了. //FFT#include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> using namespace std; typedef __int64 ll; const double pi = acos(-1.0); +; ; struct Complex {

题意: 求一个序列中顺序的长度为3的等差数列. SOL: 对于这种计数问题都是用个数的卷积来进行统计.然而对于这个题有顺序的限制,不好直接统计,于是竟然可以分块?惊为天人... 考虑分块以后的序列: 一个块内直接枚举统计三个或两个在块内的. 只有一个在当前块我们假设它是中间那个,对左右其它块做卷积. 但是还是感觉复杂度有点玄学啊... 我比较傻逼...一开始块内统计根本没有想清楚...最后做卷积硬生生把复杂度变成了 $\sqrt{N}*N*log(N)$... 改了一个晚上终于没忍住看标程...

首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样

前些日子,因为需要在STM32F103系列处理器上,对采集的音频信号进行FFT,所以花了一些时间来研究如何高效并精确的在STM32F103系列处理器上实现FFT.在网上找了很多这方面的资料做实验并进行比较,最终选择了使用STM32提供的DSP库这种方法. 本文将以一个实例来介绍如何使用STM32提供的DSP库函数进行FFT. 1.FFT运算效率 使用STM32官方提供的DSP库进行FFT,虽然在使用上有些不灵活(因为它是基4的FFT,所以FFT的点数必须是4^n),但其执行效率确实非常高效,看图

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; ); ; int n,len,m,rev[maxn],ans[maxn]; struct node{ double real,imag; node operator +(const node &x){retur

关于按时间抽取快速傅里叶(FFT)的快速理论深度思考 对于FFT基本理论参考维基百科或百度百科. 首先谈谈FFT的快速何来?大家都知道FFT是对DFT的改进变换而来,那么它究竟怎样改进,它改进的思想在何处呢?明白后,深感奇妙,感悟学习,感悟生活,写下此文,供大家分享之.(文中FFT均讨论按时间抽取快速傅里叶(FFT)) 首先我们来一起看看变换公式,DFT ->FFT(整数 ->奇数 + 偶数) 我自己到这结束也没了解它是怎么把时间变少的,从O(N2)(DFT时间深度)到O(N log2 N)(

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

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