文章转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_640029b301010xkv.html FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了.这就是很多信号分析采用FFT变换的原因.另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的. 虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么,怎么去做,但是却不知道FFT之后的结果是什意思.如何决定要使用多少点来做FFT

FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换(DFT)的快速算法. 采样得到的数字信号,做FFT变换,N个采样点,经过FFT之后,就可以得到N个点的FFT结果.为了方便进行FFT运算,通常N取2的整数次方. 假设信号: S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180) 它含有:2V的直流分量 频率为50Hz.相位为-30度.幅度为3V的交流信号 频率为75Hz.相位为90度

FFT是离散傅立叶变换的快速算法,可以将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是很难看出什么特征的,但是如果变换到频域之后,就很容易看出特征了.这就是很多信号分析采用FFT变换的原因.另外,FFT可以将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经常用的. 虽然很多人都知道FFT是什么,可以用来做什么,怎么去做,但是却不知道FFT之后的结果是什意思.如何决定要使用多少点来做FFT. 现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义.一个模拟信号,经过ADC采样之后,就变成了数字信号.采样定理告

来源:学步园 FFT(Fast Fourier Transform,快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法,也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念.在大学的理工科课程中,在完成高等数学的课程后,数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习,原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导,同时又是各类应用技术的理论基础. 关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多,但是看到满篇的复杂公式推导和罗列,我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念,我想对于普通的测试工程师来说,掌握FFT的

图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度.如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低:而对 于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高.傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义,设f是一个能量有限的模拟信号,则其傅立叶变换就表示f的谱.从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的.从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域.换句话说,

目录 信号, 集合, 多项式, 以及卷积性变换 卷积 卷积性变换 傅里叶变换与信号 引入: 信号分析 变换的基础: 复数 傅里叶变换 离散傅里叶变换 FFT 与多项式 \(n\) 次单位复根 消去引理, 折半引理与求和引理 重新定义 多项式的表示 快速傅里叶变换FFT 通过 FFT 在单位复数根处插值 FFT的速度优化与迭代实现 炸精现场与 NTT 原根 NTT 任意模数 NTT 卷积状物体与分治 FFT FWT 与位运算卷积 FWT 与 \(\text{or}\) 卷积 FWT 与 \(\te

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

对于FFT这个IP核,我其实对它真的是又爱又恨,因为它真的耗费了我太多时间,但是随着研究的深入,遇到的问题一点点给消化解决,终于不用带着问题睡觉了,哈哈,有时候真的挺佩服自己的,遇到不懂的,不了解的,真的不允许自己留一点疑惑,必须深挖到底,一点含糊都不留给自己,其实,不知道大家有没有这样的疑惑,现在不懂的,懒得去研究的,估计过不了多久这个知识点又会兜回来找你的.我有时候也会侥幸自己能逃过不会做的任务,但是真的过不了多久,我越是不会的东西就越是会来找我,感觉今天的话有点多,赶紧回到正题上来.FFT

  进阶篇戳这里. 目录 何为「多项式」 基本概念 系数表示法 & 点值表示法 傅里叶(Fourier)变换 概述 前置知识 - 复数 单位根 快速傅里叶正变换(FFT) 快速傅里叶逆变换(IFFT) 迭代实现 例题 「洛谷 P3803」「模板」多项式乘法(FFT) 题意简述 数据规模 快速数论变换(NTT) 原根 实现 NTT 模数 奇怪的模数 - 任意模数 NTT 三模 NTT 拆系数 FFT(MTT) 七次转五次 五次转四次 例题 「洛谷 P4245」「模板」任意模数 NTT 题意简述 数

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)(

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000           -10.7782 + 6.2929i        0 - 5.0000i   4.

2014年8月1日,经过很长时间的上网查阅资料,走了很多弯路,终于可以成功使用Graph工具仿真波形了,虽然这个的确很简单,但是经过自己摸索出来的,兴奋之情难于言表. 明天就是七夕了,刚和女朋友分手的我,有点小郁闷.不发牢骚了,最后一句,祝天下所有有缘人都是失散多年的兄妹. /***************************我是华丽的分割线君*******************************/ 1.连上仿真器,运行代码,在需要观察的地方打上断点.(这个就不细说了) 2.打开Gr

http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200971751114547/ 说明:以下资源来源于<数字信号处理的MATLAB实现>万永革主编 一.调用方法X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk = 39.0000

FFT算法的完整DSP实现 傅里叶变换或者FFT的理论参考: [1] http://www.dspguide.com/ch12/2.htm The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing,   By Steven W. Smith, Ph.D. [2] http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6196862,可当作[1]的中文参考 [3] 任意一本数字信号处理教材,

源:用于ARM上的FFT与IFFT源代码(C语言,不依赖特定平台) 代码在2011年全国电子大赛结束后(2011年9月3日)发布,多个版本,注释详细. /******************************************************************************* ** 程序名称:快速傅里叶变换(FFT) ** 程序描述:本程序实现快速傅里叶变换 ** 程序作者:宋元瑞 ** 最后修改:2011年4月5日 *********************

引入 可能有不少OIer都知道FFT这个神奇的算法, 通过一系列玄学的变化就可以在 $O(nlog(n))$ 的总时间复杂度内计算出两个向量的卷积, 而代码量却非常小. 博主一年半前曾经因COGS的一道叫做"神秘的常数 $\pi$"的题目而去学习过FFT, 但是基本就是照着板子打打完并不知道自己在写些什么鬼畜的东西OwO 不过...博主这几天突然照着算法导论自己看了一遍发现自己似乎突然意识到了什么OwO然后就打了一道板子题还1A了OwO再加上午考试差点AK以及日更频率即将不保于是就有了

本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换,查看Opencv的代码,可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用了SSE优化,比如4.16.64.256.1024这样的序列部分,因此基4的FFT是最快的,而剩余

Hi3518EV200平台ADC多通道采样流程 Hi3518EV200 ADC 本文针对Hi3518EV200平台处理器,通过ADC单次采样方式,实现对多通道(1~4通道)ADC进行采样控制.本文仅仅是对Hi3518EV200芯片ADC的用法的介绍,不涉及ADC具体的工作原理.转换原理等细节内容.废话不多说,直入正题! Hi3518EV200芯片ADC模块简介: 特性: 电源电压:3.3V 扫描频率不能高于200K/s 独立通道:4路 特点: 支持单次启动,每次扫描一个通道,不滤毛刺,提供中断以

hdu 5730 Shell Necklace 题意:求递推式\(f_n = \sum_{i=1}^n a_i f_{n-i}\),模313 多么优秀的模板题 可以用分治fft,也可以多项式求逆 分治fft 注意过程中把r-l+1当做次数界就可以了,因为其中一个向量是[l,mid],我们只需要[mid+1,r]的结果. 多项式求逆 变成了 \[ A(x) = \frac{f_0}{1-B(x)} \] 的形式 要用拆系数fft,直接把之前的代码复制上就可以啦 #include <iostream

FFT模板(多项式乘法) 标签: FFT 扯淡 一晚上都用来捣鼓这个东西了...... 这里贴一位神犇的博客,我认为讲的比较清楚了.(刚好适合我这种复数都没学的) http://blog.csdn.net/leo_h1104/article/details/51615710 题解 不写点什么也不好,我就简单的说一下吧. 我们首先得知道DFT(离散傅里叶变换)和IDFT(逆离散傅里叶变换). 一个多项式有很两种表示方法: 法一:\(f(x)=\sum_{i=0}^n A_i*x^i\) 法二:图像