测试环境:单片机:STM32F407ZGT6   IDE:Keil5.20.0.0  固件库版本:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0 第一部分:使用源码文件的方式,使用void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_radix4_instance_f32 * S,float32_t * pSrc)函数进行FFT运算. 准备空工程,配置Keil环境.使能STM32F4的FPU单元. 开启硬件浮点运算,等效于在C/C++->defin

如果你想先看看最终效果再决定看不看文章 -> bilibili 示例代码下载 第二篇:一步一步教你实现iOS音频频谱动画(二) 基于篇幅考虑,本次教程分为两篇文章,本篇文章主要讲述音频播放和频谱数据的获取,下篇将讲述数据处理和动画绘制. 前言 很久以前在电脑上听音乐的时候,经常会调出播放器的一个小工具,里面的柱状图会随着音乐节奏而跳动,就感觉自己好专业,尽管后来才知道这个是音频信号在频域下的表现. 热身知识 动手写代码之前,让我们先了解几个基础概念吧 音频数字化 采样: 总所周知,声音是一种压力

健壮的 Java 基准测试 健壮的 Java 基准测试,第 1 部分: 问题 了解 Java 代码基准测试的问题 Brent Boyer, 程序员, Elliptic Group, Inc. 简介:程序性能一直是受到关注的问题,即使在现在这样的高性能硬件时代,也是如此.本文是分两部分的文章系列的第一篇,讨论与 Java™ 代码基准测试相关的许多问题.第 2 部分讨论基准测试的统计并提供一个执行 Java 基准测试的框架.因为几乎所有新语言都是基于虚拟机的,所以本文讨论的基本原则适用于许多编程语言

原文地址:http://www.cnblogs.com/NickQ/p/8541156.html 测试环境:单片机:STM32F407ZGT6 IDE:Keil5.20.0.0 固件库版本:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0 第二部分:本教程使用DSP——lib库的方式,进行FFT运算. 上一篇教程STM32F4使用FPU+DSP库进行FFT运算的测试过程一 ,进行FFT运算的是void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_ra

参考http://bbs.21ic.com/icview-1622796-1-1.html

我造轮子,你造车,创客一起造起来!塔克创新资讯[塔克社区 www.xtark.cn ][塔克博客 www.cnblogs.com/xtark/ ]      本文介绍X-CTR100控制器 DSP库的使用,对STM32F4的DSP库有个基本的了解,并针对三角函数有无DSP指令进行性能测试. 原理 STM32F4采用Cortex-M4内核,相比Cortex-M3系列除了内置硬件FPU单元,在数字信号处理方面还增加了DSP指令集,支持诸如单周期乘加指令(MAC),优化的单指令多数据指令(SIMD),

最近项目要用到快速傅立叶变换,自己写了个算法,测试了下,性能和精度还可以接受 len,time= 1048576 378.186167ms diff=-0.00000000000225974794 I0.00000000000936106748成功: 进程退出代码 0. 百万级别,变换花了378ms 逆变换误差和0.000000000009 l :=mvm.PowerOf2(20) arr :=make([]complex128,l) for i,_ :=range arr{      arr[

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 *********************

搞STM32F407单片机的时候 看见的关于STM32F4系列的FPU 单元讲解 比较精彩的博客  于是特意转载 和大家分享 转自:http://blog.renren.com/blog/256814551/844695191 浮点运算一直是定点CPU的难题,比如一个简单的1.1+1.1,定点CPU必须要按照IEEE-754标准的算法来完成运算,对于8位单片机来说已经完全是噩梦,对32为单片机来说也不会有多大改善.虽然将浮点数进行Q化处理能充分发挥32位单片机的运算性能,但是精度受到限制而不会太

[CTSC2010]性能优化 循环卷积快速幂 两个注意点:n+1不是2^k*P+1形式,任意模数又太慢?n=2^k1*3^k2*5^k3*7^k4 多路分治!深刻理解FFT运算本质:分治,推式子得到从下往上的迭代公式 最后求的是w_n^i的点值 快速幂: 循环卷积快速幂比较特殊,就是G*F,>=n的项的系数加到-n位置上 所以,由于w(n,p+n)=w(n,p),点值相乘直接得到G*F的点值表达 F,B点值,快速幂相乘即可 不用把n扩充系数等. // luogu-judger-enable-o2

我造轮子,你造车,创客一起造起来!塔克创新资讯[塔克社区 www.xtark.cn ][塔克博客 www.cnblogs.com/xtark/ ]      本文介绍X-CTR100控制器如何开启STM32F4的硬件FPU,并对比使用硬件FPU和不使用硬件FPU的速度差别. 原理 FPU即浮点运算单元(Float Point Unit),浮点运算,对于定点CPU(没有FPU的CPU)来说必须要按照IEEE-754标准的算法来完成运算,是相当耗费时间的.而对于有FPU的CPU来说,浮点运算则只是几

我造轮子,你造车,创客一起造起来!塔克创新资讯[塔克社区 www.xtark.cn ][塔克博客 www.cnblogs.com/xtark/ ] 概述 前后台系统 简单的小型系统设计一般是基于前后台的或者无限循环的系统.包含一个无限循环的模块实现需要的操作(后台).中断处理程序实现异步事件(前台).前台也叫做中断级,后台也叫作任务级.临界操作应该在任务级中被执行,不可避免地必须在中断处理程序中执行也要确保是在很短的时间内完成.因为这会导致ISR 占用更长的时间.通常的,ISR 中使能相关的信息

这几天希望能在Spartan系列新品xc6slx16csg324-2运行带有FFT的软核处理系统,基本系统早就搭建好了.需要做的就是建立一个封装有Xilinx提供的FFT IP的自定义外设.由于Xilinx提供的FFT模块直接是用AXI Stream的接口.   在XPS下,Create or Import a Peripherel,选择使用AXI Stream的接口,而非以前常用的AXI4-lite接口.然后选择使用Verilog语言,允许生成模板,允许自动建立一个ise工程,Stream的字

STM32F4编程手册学习2_内存模型 1. 内存映射 MCU将资源映射到一段固定的4GB可寻址内存上,如下图所示. 内存映射将内存分为几块区域,每一块区域都有一个定义的内存类型,一些区域还有一些附加的内存类型. 内存类型有以下几种: Normal 处理器可以为了性能而对访问该区域的任务进行重排序. Device 处理器保证访问该内存的任务与其他访问Device或者Stronly-ordered内存的任务相对顺序不变. Stronly-ordered 处理器保证该访问该内存的任务与所有其他任务保

altera的fft核使用比较特别,今天我做了一下仿真,发现一些问题,现做记录如下: 1,ip配置 parameters选项卡主要是fft变换的长度和数据长度,旋转因子长度,需要注意的是“Twiddle factor precision must be less than or equal to data precision” 2,在architecture选项中,io data flow 是比较重要的,有四个选项 streaming, variable streaming ,buffered

说明:1.通过此贴让我们对M4和M7的DSP性能有个全面的认识.2.测试数据来源于DSP Concepts,对于这家公司的名字,大家可能比较陌生.我们现在用的CMSIS-DSP软件就是由ARM委托这家公司设计的,是一家比较厉害的嵌入式音频DSP解决方案开发商. 硬件测试平台:M4使用一款204MHz的芯片(估计是LPC43XX系列).M7使用Atmel的amV71.A8使用TI的AM335xA9使用TI的OMAP4430A15使用TI的OMAP 5432DSP芯片:Blackfin  53x ,

Intro: 本篇博客将会从朴素乘法讲起,经过分治乘法,到达FFT和NTT 旨在能够让读者(也让自己)充分理解其思想 模板题入口:洛谷 P3803 [模板]多项式乘法(FFT) 朴素乘法 约定:两个多项式为\(A(x)=\sum_{i=0}^{n}a_ix^i,B(x)=\sum_{i=0}^{m}b_ix^i\) Prerequisite knowledge: 初中数学知识(手动滑稽) 最简单的多项式方法就是逐项相乘再合并同类项,写成公式: 若\(C(x)=A(x)B(x)\),那么\(C(x

先不管旋转操作,考虑化简这个差异值 $$begin{aligned}sum_{i=1}^n(x_i-y_i-c)^2&=sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2+nc^2-2csum_{i=1}^n(x_i-y_i)\&=sum_{i=1}^nx_i^2+sum_{i=1}^ny_i^2+nc^2-2csum_{i=1}^n(x_i-y_i)-2sum_{i=1}^nx_iy_iend{aligned}$$ 注意到$sum x^2+sum y^2$是常数,先不管 可以发现,这是一个关于

视频来源:https://www.bilibili.com/video/av51932171?t=628. 博文来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fft.html?searchHighlight=fft&s_tid=doc_srchtitle 视频来源很好的解释了: 1 .傅里叶变换过程,经过傅里叶变化得到了,频率w,振幅a0,相位角φ: 2. 傅里叶变换 主要应用领域: 声音, 图像处理: 博文则很好的解释了: 1.  傅里叶变换在matl

作者:严健文 | 旷视 MegEngine 架构师 背景 在数字信号和数字图像领域, 对频域的研究是一个重要分支. 我们日常"加工"的图像都是像素级,被称为是图像的空域数据.空域数据表征我们"可读"的细节.如果我们将同一张图像视为信号,进行频谱分析,可以得到图像的频域数据. 观察下面这组图 (来源),频域图中的亮点为低频信号,代表图像的大部分能量,也就是图像的主体信息.暗点为高频信号,代表图像的边缘和噪声.从组图可以看出,Degraded Goofy 与 Goofy