实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

1. 看了一下例程,居然没有FFT的例程,难道这个DSP28335不能做FFT吗?对了C2000系列是有C2000 ware这个库的.方便很多,不过目前不确定在C5000上运行的FFT能直接迁移到DSP28335上行不?测试了一下,是可以的,因为都是用的math.h,下面的一些正弦函数基本一样的 2. 硬件简介,其中DSP28335和TLV320AIC23B之间使用I2C接口进行寄存器配置,通过MCBSP进行数据传输. 3. 实际的硬件连接,左边的接耳机,右边的接电脑的音频输出(电脑的耳机输出)

http://www.stmcu.org/module/forum/thread-598459-1-11.html http://bbs.21ic.com/icview-589756-1-1.html STM32F051x ADC+TIM+DMA详解!世上最详! http://www.openedv.com/thread-82595-1-1.html  双ADC同步规则模式,为何只有ADC1能工作,ADC2没有反应 http://blog.csdn.net/yeqbo/article/detai

转载自:http://blog.csdn.net/aeecren/article/details/67644363:个人觉得写的很详细,值得一看 在数字信号处理中,FFT变换是经常使用到的,在DSP中自己编写的FFT变换函数通常会存在计算效率太慢的问题,有时需要调用DSP函数库自带的变换函数.但是,DSP在对FFT运算效率优化的同时,对于函数的调用方式也就有了比较多的要求,下面结合自己的调试经验做一下简单的介绍. 1.准备工作 DSP的数字信号处理的一系列函数都在C28x_FPU_Lib.lib

1.首先学习下傅里叶变换的东西.学高数的时候老师只是将傅里叶变换简单的说了下,并没有深入的讲解.而现在看来,傅里叶变换似乎是信号处理的方面的重点只是呢,现在就先学习学习傅里叶变换吧. 上面这幅图在知乎一个很著名的关于傅里叶变换的文章中的核心插图,我觉得这幅图很直观的就说明了傅里叶变换的实质.时域上的东西直观的反应到了频域上了,很完美的结合到了一起,233333.  无数正弦波叠加,震荡的叠加的最后结果竟然是方波,同理,任何周期性函数竟然都能拆分为傅里叶级数的形式,这样的简介与优雅,真令人折服.

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.

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

题意:给出一堆数,问从这些数中取3个能组成三角形的概率? sol:其实就是问从这些数里取3个组成三角形有多少种取法 脑洞大开的解法:用FFT 设一开始的数是1 3 3 4 作一个向量x,其中x[i]=边长为i的边的个数 那么就有x=[0 1 0 2 1 0 0 0 0] 令y=x,对x和y作DFT,得到dx和dy.令dn=dx*dy,再对dn作IDFT得到n 那么就得到n=[0 0 1 0 4 2 4 4 1 0 ] 其中n[i]=在x和y中各选一条边,使得两条边之和为i有几种方案 这时得到的n

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4609 题意:n个数,问取三个数可以构成三角形的组合数. FFT预处理出两个数的组合情况,然后枚举第三个数,计数去重. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const double PI = acos(-1.0); //复数结构体 typedef struct Complex { double r,i; Complex(double _r =

链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4609 题意: 给定 N 个正整数, 表示 N 条线段的长度, 问任取 3 条, 可以构成三角形的概率为多少~ 数据范围: N<=10^5 ~~ 思路:设三边分别为 x, y, z (x<=y<=z) 枚举 z ,统计 x+y 大于 z 的数目 . 比赛时能想到的只有 O(n^2) 的算法,无力 AC~ 赛后才知道有种东西叫 FFT ~ 以下为官方解题报告: /* 记录 A_i 为长度为 i 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,

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1402 一般的的大数乘法都是直接模拟乘法演算过程,复杂度O(n^2),对于这题来说会超时.乘法的过程基本就是等同于多项式相乘的过程,只是没有进位而已.对于这种问题我们需要转化然后用FFT求解.FFT是用来计算离散傅里叶变化(DFT)及其逆变换(IDFT)的快速算法,复杂度O(n*logn).DFT有一个很重要的性质:时域卷积,频域乘积:频域乘积,时域卷积.那么什么是时域.频域.卷积.乘积呢?时域和频域

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是离散傅立叶变换的高速算法,能够将一个信号变换到频域.有些信号在时域上是非常难看出什么特征的,可是如果变换到频域之后,就非常easy看出特征了.这就是非常多信号分析採用FFT变换的原因.另外,FFT能够将一个信号的频谱提取出来,这在频谱分析方面也是经经常使用的. 尽管非常多人都知道FFT是什么,能够用来做什么,怎么去做,可是却不知道FFT之后的结果是什意思.怎样决定要使用多少点来做FFT. 如今圈圈就依据实际经验来说说FFT结果的详细物理意义.一个模拟信号,经过ADC採样之后,就变成了数字

持续更新(last upd 2019.4.28) ZJOI2014 力 [题目链接] 解法 对原式进行转换,然后卷积FFT套上去求解就可以了. 推导过程简洁版: \[F_i=\sum_{j<i} \frac{q_iq_j}{(i-j)^2}-\sum_{j>i} \frac{q_iq_j}{(i-j)^2}\] \[E_i=\sum_{j=1}^{i-1}\frac{q_j}{(i-j)^2}-\sum_{j=i+1}^{n}\frac{q_j}{(j-i)^2}\] \[E_i=\sum^{

在空间上看见同学转的一篇关于学术研究的文章,由于不常常上空间,更别说在上面看一些好的文章,所以特意将那篇文章整理到自己的博客中,方便以后做科研的时候能够用到,原文出处:http://user.qzone.qq.com/9320597/blog/1380214863#!app=2&via=QZ.HashRefresh&pos=1380214863 1.  请教怎样反读出 origin 曲线上全部数据点? 如,我用 10个数据点画出了一条 origin 曲线,并存为 project的.OPJ 

传送门 题意:给出两个由小写$a$到$f$组成的字符串$S$和$T$($|S| \geq |T|$),给出变换$c1\,c2$表示将两个字符串中所有$c1$字符变为$c2$,求$S$的每一个长度为$T$的子串与$T$做变换使得两个字符串相等的最小变换次数.$1 \leq |T| \leq |S| \leq 1.25 \times 10^5$ 弱化版:CF939D PS:默认字符串开头是第$0$位 我们同样考虑通过CF939D的那种方法解决这个问题.考虑到这道题的字符集大小只有$6$,也就是说本质

最近重新学了下卷积,简单总结一下,不涉及细节内容: 1.FFT 朴素求法:$Coefficient-O(n^2)-CoefficientResult$ FFT:$Coefficient-O(nlogn)-Dot-O(n)-DotResult-O(nlogn)-CoefficientResult$ 其中系数到点值的转化称为$DFT(离散傅里叶变换)$,而点值到系数的转为称为$IDFT(傅里叶逆变换)$ 原本朴素的直接带入$n$个值的$DFT$和直接使用拉格朗日插值公式的$IDFT$的复杂度仍为$O