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

         Python : 3.7.3          OS : Ubuntu 18.04.2 LTS         IDE : pycharm-community-2019.1.3       Conda : 4.7.5    typesetting : Markdown   code coder@ubuntu:~$ source activate py37 (py37) coder@ubuntu:~$ ipython Python 3.7.3 (default, Mar 27 2

clf; fs=32;N=1024;   %采样频率和数据点数 n=0:N-1; t=n/fs;   %时间序列 x=1*sin(t); %信号 y=fft(x,N);    %对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);     %求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;    %频率序列 subplot(2,1,1),plot(t, x);   %绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid o

#Initialize a complex number cn = complex(,) print("Complex Number: ",cn) print("Complex Number - Real part: ",cn.real) print("Complex Number - Imaginary part: ",cn.imag)

http://blog.sina.com.cn/s/blog_68f3a4510100qvp1.html 注:转载请注明出处——by author. 我们知道Fourier分析是信号处理里很重要的技术,matlab提供了强大的信号处理能力,但是有一些细节部分需要我们注意. 记信号f(t)的起始时间为t_start, 终止时间为t_end, 采样周期为t_s, 可以计算信号的持续时间Duration为 t_end – t_start, 信号离散化造成的采样点数 N = Duration/t_s +

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

FFT(快速傅立叶变换)和NTT(快速数论变换)看上去很高端,真正搞懂了就很simple了辣. 首先给出多项式的一些定义(初中数学内容): 形如Σaixi的式子就是多项式! 多项式中每个单项式叫做多项式的项. 这些单项式中的最高次数,就是这个多项式的次数. 有几个不同的元也是多项式,但在下面将不被考虑. 注意:(n+1)个点可以唯一确定一个n次多项式(两点定线啊之类的). 然后就是一些比较高明的东西了. 首先在掌握FFT之前我们要掌握一下知识: 1.复数的计算法则. 形如(a+bi)的数叫复数,

学了好久,终于基本弄明白了 推荐两个博客: 戳我 戳我 再推荐几本书: <ACM/ICPC算法基础训练教程> <组合数学>(清华大学出版社) <高中数学选修> 预备知识 复数方面 找数学老师去 \[i^{2}=-1,i为虚数的单位\] 坐标系上纵轴就是虚数轴,复数就是这上面的点 三种表示法: \[一般:a + bi,a为实部,b为虚部\] \[指数:e^{i\theta}*坐标系上的模长\] \[三角:模长*(cos\theta + i sin \theta)\] 运算

在被两题卡了常数之后,花了很久优化了自己的模板 现在的一般来说任意模数求逆1s跑3e5,exp跑1e5是没啥问题的(自己电脑,可能比luogu慢一倍) 当模数是$998244353,1004535809,9985661441$的时候(这$3$个的原根都是$3$) 我们会使用$ntt$来求解 $ntt$的模板本身常数不大 优化效果不明显 ; ; IL int fsp(int x,int y) { ll now=; while (y) { ) now=now*x%mo; x=1ll*x*x%mo;

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1402 题意: 给出两个长度1e5以内的大数a, b, 输出 a * b. 思路: fft模板 详情参见:  m.blog.csdn.net/f_zyj/article/details/76037583   http://blog.csdn.net/sdj222555/article/details/9786527  https://wenku.baidu.com/view/8bfb0bd476a2

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

傅里叶变换 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)是一种可在  时间内完成的离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)算法. 在算法竞赛中的运用主要是用来加速多项式的乘法. 考虑到两个多项式  的乘积  ,假设  的项数为  ,其系数构成的 维向量为  ,  的项数为  ,其系数构成的  维向量为  . 我们要求  的系数构成的 维的向量,先考虑朴素做法. 可以用这段代码表示: for ( int i = 0 ; i < n ;

众所周知,tzc 在 2019 年(12 月 31 日)就第一次开始接触多项式相关算法,可到 2021 年(1 月 1 日)才开始写这篇 blog. 感觉自己开了个大坑( 多项式 多项式乘法 好吧这个应该是多项式各种运算中的基础了. 首先,在学习多项式乘法之前,你需要学会: 复数 我们定义虚数单位 \(i\) 为满足 \(x^2=-1\) 的 \(x\). 那么所有的复数都可以表示为 \(z=a+bi\) 的形式,其中 \(a,b\) 均为实数. 复数的加减直接对实部虚部相加减就行了. 复数的乘

数学问题: 1.精度计算——大数阶乘 2.精度计算——乘法(大数乘小数) 3.精度计算——乘法(大数乘大数) 4.精度计算——加法 5.精度计算——减法 6.任意进制转换 7.最大公约数.最小公倍数 8.组合序列 9.快速傅立叶变换(FFT) 10.Ronberg算法计算积分 11.行列式计算 12.求排列组合数 字符串处理: 1.字符串替换 2.字符串查找 3.字符串截取 计算几何: 1.叉乘法求任意多边形面积 2.求三角形面积 3.两矢量间角度 4.两点距离(2D.3D) 5.射向法判断点是

刚体,顾名思义,是指本身不会在运动过程中产生形变的物体,如相机的运动就是刚体运动,运动过程中同一个向量的长度和夹角都不会发生变化.刚体变换也称为欧式变换. 视觉SLAM中使用的相机就是典型的刚体,相机一般通过人手持.机载(安装在机器人上).车载(固定在车辆上)等方式在三维空间内运动,形式包括旋转.平移.缩放.切变等.其中,刚体在三维空间中最重要的运动形式就是旋转.那么刚体的旋转如何量化表达呢? 三维空间中刚体的旋转表示三维空间中刚体的旋转总共有4种表示方法,高翔的十四讲中的第3讲比较详细的讲解了

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处

20145206<Java程序设计>实验二Java面向对象程序设计实验报告 实验内容 初步掌握单元测试和TDD 理解并掌握面向对象三要素:封装.继承.多态 初步掌握UML建模 熟悉S.O.L.I.D原则 了解设计模式 实验步骤 (一)单元测试 (1) 三种代码 ·伪代码 ·产品代码 ·测试代码 Example: 需求:我们要在一个MyUtil类中解决一个百分制成绩转成"优.良.中.及格.不及格"五级制成绩的功能. 伪代码: 百分制转五分制: 如果成绩小于60,转成"

北京电子科技学院(BESTI) 实     验    报     告 课程:Java程序设计  班级:1353  姓名:韩玉琪  学号:20135317 成绩:             指导教师:娄嘉鹏    实验日期:2015.5.6 实验密级:         预习程度:         实验时间:15:50--20:50 仪器组次:         必修/选修: 选修            实验序号:2 实验名称:实验二 Java面向对象程序设计 实验目的与要求: 1. 初步掌握单元测试和

GDAL的C#版本虽然在很多算法接口没有导出,但是在读写数据中的接口基本上都是完全导出了.使用ReadRaster和WriteRaster方法来进行读写,同时对这两个方法进行了重载,对于常用的数据类型可以不用指定数据类型直接进行读取即可.但是对于复数类型就有点复杂了.下面就针对GDAL如何来读取复数数据来进行一个简单的说明.   我们知道,在使用GDAL读取数据的时候使用的是ReadRaster这个函数,这个函数重载了6个,函数声明分别如下,以Dataset的ReadRaster为例,Band类

...................................................................................................................................................................................... 基本数据类型 ............................................................