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

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

对32K*32K的随机数矩阵进行FFT变换,数的格式是32位浮点数.将产生的数据存放在堆上,对每一行数据进行N=32K的FFT,记录32K次fft的时间. 比较串行for循环和并行for循环的运行时间. //并行计算//调用openmp,通过g++ -fopenmp test.cpp -o out 编译程序#pragma omp parallel for ;i<LEN;i++) fft(num[i],LEN,); 最终的运行时间:247,844,013 us 而串行fft,不调用openmp,它

2179: FFT快速傅立叶 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 2978  Solved: 1523[Submit][Status][Discuss] Description 给出两个n位10进制整数x和y,你需要计算x*y. Input 第一行一个正整数n. 第二行描述一个位数为n的正整数x. 第三行描述一个位数为n的正整数y. Output 输出一行,即x*y的结果. Sample Input 1 3 4 Sample Outpu

应该这样来理解这个问题: 补0后的DFT(FFT是DFT的快速算法),实际上公式并没变,变化的只是频域项(如:补0前FFT计算得到的是m*2*pi/M处的频域值, 而补0后得到的是n*2*pi/N处的频域值), M为原DFT长度,N变成了补0后的长度.将(-pi,pi)从原来的M份变成了N份,如果将补0前后的这些频域值画在坐标上,其中m*2*pi/M和n*2*pi/N重合的部分,它所对应的频域值(变换后的值)是不变的,而在原来的M份里多了(N-M)份的分量,即在频域内多了(N-M)份插值,这样理

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...

Description: 上一篇blog. Solution: 同样我们可以用fft来做...就像上次写的那道3-idoit一样,对a做k次卷积就好了. 同样有许多需要注意的地方:我们只是判断可行性,所以为了保证精度如果f大于1就把它变成1; 对于长度也可以慢慢倍增,可以优化复杂度就是写起来麻烦. void change(complex y[],int len) { int i,j,k; for(i = 1, j = len/2;i < len-1; i++) { if(i < j)swap(

具体可以参考https://github.com/Homebrew/homebrew/issues/21002 cd /usr/local git status git reset --hard origin/master git clean -d

数学相关一直都好弱啊>_< 窝这个月要补一补数学啦, 先从基础的fft补起吧! 现在做了 道. 窝的fft 模板 (bzoj 2179) #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #define MAXN 200005 #define PI M_PI using namespace std

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

Cross-Origin Request Blocked: The Same Origin Policy disallows reading the remote resource at http://localhost:9001/api/size/get. (Reason: CORS header 'Access-Control-Allow-Origin' missing). 打开API项目录,命名用NuGet安装Microsoft.AspNet.WebApi.Cors: 在WebApiCon

在你经常使用的命令当中有一个git branch –a 用来查看所有的分支,包括本地和远程的.但是时间长了你会发现有些分支在远程其实早就被删除了,但是在你本地依然可以看见这些被删除的分支. 你可以通过命令,git remote show origin 来查看有关于origin的一些信息,包括分支是否tracking. Local refs configured for ‘git push’,这一栏说明你push了哪些分支上origin. develop_newfeature_apiwrapper

void FFT(complex a[],int n,int fl){ ,j=n/;i<n;i++){ if (i<j) {complex t=a[i];a[i]=a[j];a[j]=t;}; int k; );j&k;j^=k,k>>=); j^=k; } ;i<=n;i<<=){ complex w;w.r=cos(fl**pi/i);w.i=sin(fl**pi/i); ;j<n;j+=i){ complex wi;wi.r=;wi.i=; ;

2179: FFT快速傅立叶 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 2923  Solved: 1498[Submit][Status][Discuss] Description 给出两个n位10进制整数x和y,你需要计算x*y. Input 第一行一个正整数n. 第二行描述一个位数为n的正整数x. 第三行描述一个位数为n的正整数y. Output 输出一行,即x*y的结果. Sample Input 1 3 4 Sample Outpu

FFT实质上做的是循环卷积,ck=sigam(ai*bj,(i+j)%n=k),其中n是倍长后的长度,所以我们有时候需要的只是普通的卷积,我们就需要把原数组倍长,再用FFT求卷积,由于高位都是0,所以做出来就等价于普通的卷积.

#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)(

Received an invalid response. Origin 'null' is therefore not allowed access. 今天在做二级联动,使用ajax请求xml数据,在用ie8与chrome做测试时就出现了这句话,看到网上也有说跨域等其他,更改浏览器等...... 我的解决方法:我把它放在iis服务器进行测试,请求数据就正常了!