最近学校电赛院队招新,出的招新题就是低频示波器的.之前一直没有弄懂FFT,借着这次机会实现了一下. FFT原理详解 FFT,就是快速傅里叶变换,这个操作能够将时域信号转化成频域信号,然后对信号进行分析 这样说可能有点抽象.讲细点就是指能够直观的看出来目标信号的频率是多少.x轴坐标本来是表示时间,FFT之后变成了表示频率,就是这个意思 对于信号处理,FFT之后的结果,波峰一般会出现在我们希望测得信号的频率附近(十分相近) 官方文件解释 stm32官方给了几个用于处理FFT的文件,如图所示: 其中有

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会

错误示例: Date today = new Date(); Date nextMonth = new Date(today.getTime() + 30* 1000*60*60*24); println(today); println(nextMonth); Result:  Sat Sep 30 11:18:24 CST 2017 Sun Sep 10 18:15:37 CST 2017 代码说明:上面代码的目的是计算一个月后的日期,从结果发现明显是错误的(回到上个月去了) 原因分析:30*

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)

平时没有怎么用Excel做 加减乘除 计算,猛地发现,其实Excel 是一个很好的简单计算器

通常我们用到的信号都是实值信号,但是我们可以根据这个实信号构造出一个复信号,使得这个复信号只包含正频率部分,而且这个复信号的实部正好就是我们原来的实值信号.简单的推导可知,复信号的虚部是原信号的希尔伯特变换.这样构造出来的信号就叫做解析信号.因此,如何生成解析信号与如何对一个信号进行希尔伯特变换其实是等价的问题.获得解析信号后可以计算波形的包络.瞬时频率.相位等,是非常有用的.所以如何生成解析信号也是个有意义的课题. 对于有限长的序列,计算其频谱,然后将频谱的负频率部分设为0 是最直接的办法.但

bug: You may have an infinite update loop in a component render function 无限循环 需要处理的数组(在 ** ssq **里): bonus_code: ['01', '19', '25', '26', '27', '33', '10'] 计算属性 computed: ssqRed: function() { return this.ssq.bonus_code.splice(0, 6) }, ssqBlue: functi

Python是程序史上最流行的开源语言之一. 仅在官方包索引PyPi上就已经发布了超过10万个开源软件包,而且还有更多的项目. 在SciPy的麾下,有一个成熟的python包生态系统,可以使用Python做深入的科学分析. 在workshop中,我们涵盖了大量的核心软件包,并为您指明进一步研究的方向. Workshop附有几个互动的Jupyter Notebook示例,用来说明SciPy生态系统的不同方面. Workshop Notebooks示例 初学MNIST - 一个关于如何建立一个简单的

shingling算法用于计算两个文档的相似度,例如,用于网页去重.维基百科对w-shingling的定义如下: In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequences of tokens in a document —that can be used to gauge the similarity of two documents. The w

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

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:                

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:  1 # -*- coding

1.苹果3元一个,鸭梨2元一个,桃子1元一个.现在想用200元买100个水果,在控制台中打印出来. var apple = 0; //苹果 var pear = 0; //梨 var peach = 0; //桃子 for(apple = 0; apple <= 100; apple++) { for(pear = 0; pear <= 100; pear++) { for(peach = 0; peach <= 100; peach++) { if((apple * 3 + pear

#include <assert.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> // Include CUDA runtime and CUFFT #include <cuda_runtime.h> #include <cufft.h> // Helper functions for CUDA #include

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

首先确认已安装sass依赖, yarn指令:yarn add sass-loader, style中写法如下: 注意calc(100% - 200px); 之间有两个空格的,

小米笔记本pro:15.6寸,i7-8850,16G,256G,GPU:MX150 测试对象Caffe,MNIST训练 使用纯CPU训练: 1.耗时:11分58秒 2.功耗:35W 使用GPU训练: 1.耗时:1分17秒 2.功耗:49W 笔记本静止功耗:12W 总结: 1.GPU 与 CPU的算力比9.2倍. 2.GPU 与 CPU的能效比5.7倍.

1. FFTW介绍 FFTW由麻省理工学院计算机科学实验室超级计算技术组开发的一套离散傅立叶变换(DFT)的计算库,开源.高效和标准C语言编写的代码使其得到了非常广泛的应用,Intel的数学库和Scilib(类似于matlab的科学计算软件)都使用FFTW做FFT计算. FFTW是计算离散Fourier变换(DFT)的快速C程序的一个完整集合. l        它可计算一维或多维.实和复数据以及任意规模的DFT:甚至包括正弦/余弦变换和离散哈特莱变换(DHT). l        FFTW输入

前言 在工程的实际应用场景中,往往是需要最省资源量.而DSP资源和BRAM资源对FPGA来说弥足珍贵. 对于同时存在多个通道的实信号需要做FFT而言,常规做法是每个通道用一个FFT IP,FFT IP的输入为RE+0*j.即输入FFT IP的虚部直接置0. 那有没有可能把这个虚部浪费掉的资源用起来呢,答案是肯定的. 参考文档 http://www.doc88.com/p-0394736871727.html https://wenku.baidu.com/view/e89895af9ec3d5b

Windows下FFTW库的安装: 1. 从网站http://www.fftw.org/install/windows.html上下载最新的预编译文件:    32-bit version: fftw-3.2.2.pl1-dll32.zip (1.8MB)    64-bit version: fftw-3.2.2-dll64.zip (2.2MB) (这里建议下载32位机文件/64位向下兼容) 2. 使用Lib.exe生成相应的Lib文件  :vs2010的安装路径为:D:\Program F

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