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

学习自白东升老师的origin8.0课程. 其实是originC语言.origin中大多绘图和处理功能都是originC语言完成的,可以同时按下ctrl和shift然后点击相应的功能,就会出现每个按钮背后的originC语言代码,供自己学习. 首先是进入origin编程环境:alt+4即可进入.发现高版本和低版本一样,这点很好. 进入后首先file-new, 选择要写的语言,可以选择c或c++,或python,然后选择工作目录, 然后就可进入下面的界面: 需要说明的是originC语言没有mai

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 

首先:Origin软件已经是科研院所等单位的必备工作软件之中的一个,之所以大家讨论得较少,有可能并非其上手难度低.而是这些使用人群的学习理解能力要相对高一点吧: 其次:Excel不垃圾,但在函数画图方面,比起Origin差远了,用垃圾来形容并只是分,能够问问不论什么高校老师,他们还会使用Excel出图么?那简直是自己找死.当然Origin也仅仅是在画图方面比Excel厉害,其他的方面还是比Excel差.本文也仅仅是讲了画图方面. Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数画图软件

FFT可以用来计算多项式乘法,但是复数的运算中含有大量的浮点数,精度较低.对于只有整数参与运算的多项式,有时,\(\text{NTT(Number-Theoretic Transform)}\)会是更好的选择. 原根 阶 若\(a,p\)互素,且\(p>1\),对于\(a^k \equiv 1 (\mod p)\)的最小的\(k\),称为\(a\)模\(p\)的阶,记做\(\sigma_p(a)\). \(E.g.\) \(\sigma_7(2)=3\) \(2^1\equiv 2(\mod 7

这段时间给GitHub Recorder开源库添加了两个新的音频可视化功能,比以前单一的动态波形显示丰富了好多(下图后两行是不是比第一行看起来丰满些):趁热打铁写了一个音频可视化相关扩展测试代码,下面这张就是测试Gif截图,看起来还算过得去,测试地址 上面这些波形.频率的计算和显示都是由纯js代码编写的,并未用到浏览器专有特性,因此可以方便的移植到其他语言实现,比如移植到Android.IOS原生实现. FrequencyHistogramView音频可视化频率直方图显示 此功能源码:frequ

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4265478.html 15.             数据格式化.转换... 123 15.1.         数据输入输出转换... 123 15.1.1.     输出时自动转换... 1

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

CSS中大部分属性值都有对应的量词单位,常见的如描述盒模型尺寸的 width, height, margin, padding, border,又比如CSS3中的transform属性的一些值.下面的导图中基本上包括了所有的单位,下面将详细介绍它们的定义及使用方式.  一.长度单位 1.相对字体长度单位 单位 描述 em 相对于当前元素的字体大小(注意当前元素字体大小可能是继承父元素的) rem 相对于根元素字体大小(一般根元素就是html元素) ch 相对于当前使用字体中字符0的宽度,改变f

fftshift 作用:将零频点移到频谱的中间 用法: Y=fftshift(X) Y=fftshift(X,dim) 描述:fftshift移动零频点到频谱中间,重新排列fft,fft2和fftn的输出结果.将零频点放到频谱的中间对于观察傅立叶变换是有用的. fftshift就是对换数据的左右两边比如 x=[1 2 3 4] fftshift(x) ->[3 4 1 2] IFFTSHIFT Inverse FFT shift.(就是fftshift的逆)(IFFTSHIFT undoes t

CSS长度单位 单位 含义 em 相对于父元素的字体大小 ex 相对于小写字母”x”的高度 gd 一般用在东亚字体排版上,这个与英文并无关系 rem 相对于根元素字体大小 vw 相对于视窗的宽度:视窗宽度是100vw vh 相对于视窗的高度:视窗高度是100vh vm 相对于视窗的宽度或高度,取决于哪个更小 ch 相对于0尺寸 px 相对于屏幕分辨率而不是视窗大小:通常为1个点或1/72英寸 in inch, 表英寸 cm centimeter, 表厘米 mm millimeter, 表毫米 p

经常有网友问,ModelSim仿真时,测量两个点之间的时间,想显示合适的单位怎么设置,例如下图显示的两个测量光标间的时间,是以频率为单位显示的,当希望设置为以时间显示,例如ns或者ms的时候怎么办呢? 可以通过波形窗口菜单tools/windows preferences/grid & timeline中的time units进行修改.也可以通过点击当前显示的时间的位置,右击,找到grid & timeline. 打开grid & timeline之后,勾选Show frequen

多项式: 多项式?不会 多项式加法: 同类项系数相加: 多项式乘法: A*B=C $A=a_0x^0+a_1x^1+a_2x^2+...+a_ix^i+...+a_{n-1}x^{n-1}$ $B=b_0x^0+b_1x^1+b_2x^2+...b_ix^i+...+b_{m-1}x^{m-1}$ 则 $C=c_0x^0+c_1x^1+c_2x^2+...c_ix^i+...+c_{m+n-2}x^{m+n-2}$ 其中 $$c_k=\sum_{i+j=k}^{i<n,j<m}a[i]b[j]

简介 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)最为一种高效的算法,被广泛的用于信号处理与数据分析等领域.对于设计工程师来讲,自己动手采样可编程语言来实现一个FFT/IFFT模块,不知要花费多少心血.所幸的是Altera和Xilinx两大巨头都提供了自己FFT核,本文将详细讲解如何使用Altera的FFT核. Altera FFT核 FFT IP core的总体架构分析:FFT分为fixed transform size architectture 和 variable st

卷积.为了更好的"动态"滤波. 问题来了.为什么用卷积滤波.而不是非常easy的在频率领域内进行数据的频率处理? 为了强调我觉得的答案,已经用blog标题给出了.卷积.为了更好的"动态"滤波! 有心人可能会思考这种问题,对于带有噪声的输入信号,要滤去高频噪声(例如以下图中的信号,我特意假定输入为y = sin(10x)+sin(1000x)的输入信号,能够明显的观察到强烈的高频噪声) 假设想搞定这个滤去高频噪声本身不是难事.直接fft 转换到频率领域.然后把高频部分

(2019年2月19日注:这篇文章原先发在自己github那边的博客,时间是2016年10月28日) 最近应该是六叔的物化理论作业要交了吧,很多人问我六叔的作业里面有两道题要怎么进行图像函数的拟合.综合起来的问题主要有两个: 1. 知道图像的准确拟合方程,但是不知道怎么拟合.(这个是本文的重点) 2. 不知道图像的准确拟合方程,也不知道怎么拟合,这个我可以稍微提供一个拟合的方向. 先从不知道图像的准确拟合方程开始吧,当你拿到一组数据时,你肯定是先看横纵坐标写的是什么,在19题的第二问里面,要求蒸

转:https://blog.csdn.net/zhangxz259/article/details/81627341 什么是离散傅里叶变换 matlab例子 本文是从最基础的知识开始讲解,力求用最通俗易懂的文字将问题将的通俗易懂,大神勿喷,多多指教啊,虽然说是从零学习FFT,但是基本的数学知识还是要有的,sin,cos,等. FFT(快速傅里叶变换)其本质就是DFT,只不过可以快速的计算出DFT结果,要弄懂FFT,必须先弄懂DFT,DFT(DiscreteFourier Transform) 

现状 项目在使用Spring Cloud搭建微服务框架,其中分布式session采用spring session+redis 模式 需求 希望可以在配置文件(application.yml)里设置应用的cookiename.session超时时间以及redis存储的namespace 目前已知可以通过下面的方式设置session超时时间和redis存储session的namespace. 1.@EnableRedisHttpSession(maxInactiveIntervalInSeconds

前言 不像响应式布局,通过media query,设置几个变化点来适配,流体排版通过调整大小,适配所有设备宽度.这个方法可以使我们开发的网页,在几乎所有屏幕尺寸上都可以使用.但出于一些原因,它的使用率还远远没有响应式技术高. 在印刷的历史上,排版是根深蒂固的.关于"流体"的概念,在传统思想里并不存在.这是因为,在印刷上,尺寸大小都是有固定的,不用考虑在页面上使用.我认为流体排版技术可以和网页很好的匹配.这是在不同媒介上的一种解决方法. 并不意味着我们要推翻之前的所有关于排版的认识,只需

数字滤波器 在信号处理领域中,对于信号处理的实时性.快速性的要求越来越高.而在许多信息处理过程中,如对信号的过滤.检测.预测等,都要广泛地用到滤波器. 其中数字滤波器具有稳定性高.精度高.设计灵活.实现方便等许多突出的优点,避免了模拟滤波器所无法克服的电压漂移.温度漂移和噪声等问题,因而随着数字技术的发展,用数字技术实现滤波器的功能越来越受到人们的注意和广泛的应用.其中有限冲激响应(FIR)滤波器能在设计任意幅频特性的同时保证严格的线性相位特性,在语音.数据传输中应用非常广泛. 在信号处理中,滤