思来想去，还是决定写点最近在学习的和竞赛无关的内容（虽然这让这个博客更有泯然众人的感觉）。不过一直觉得这样的内容还是不大量更新在这个博客好。最近在写一个自己的个人网页，虽然因为期末考已经鸽了一阵子了，但等闲下来了会努力做，届时应该会把这里的内容都搬过去。（竞赛相关的内容会
之前用过STM32F10x比较多，做数字信号处理用过意法半导体官方的STM32F10x_DSP_Lib_V2.0.0，总觉得这个库不太好用： 1、数字滤波器FIR和IIR的函数只能对存在缓冲中的数组滤波，且没有能够保存滤波器中间状态的数据结构，导致再次调用这些滤波函数时需要一个新的稳定期，无法实现连续实时滤波。
分治 FFT 模板题 为了方便阅读，我们将 \(f_n\) 记为 \(f(n)\)。 \(f\) 满足递推式 \(f(n) = \sum_{i=1}^n f(n-i)g(i)\)，现在给你 \(n\) 还有 \(g(1),g(2)\dots g(n-1)\)，求出 \(f(0),f(1)\dots f(n-1)\)，其中 \(f(0) = 1\)（首项）。 原理 分治 + FFT。 重点讲解分治的过
结果 代码： clear,clc,close all; %自己编程实现时间抽取基2fft算法 f=50;%频率 fs=10000;%采样频率 Ts=1/fs;%采样间隔 N=128; n=1:N; data1=sin(2*pi*f*n*Ts); % figure; % plot(n*Ts,data1);title('原始信号'); data1;%原始信号 %%将数据长度变为2的幂次方 if(mod(log2(N)
目录 1 前言 2 选题分析 3 前置电路设计 4 理论分析 4.1 离散傅里叶变换基础 4.2 采样点数和采样频率的确定 4.3 频谱泄露与窗函数 4.4 失真度计算公式 5 代码分享 5.1 采样相关代码 5.2 FFT变换代码 5.3 求失真度 5.4 其他 5.5 成品 6 结尾 1 前言
鉴于fft的题在当今ICPC已经成为签到题了，还有很有必要掌握一些进阶应用。 #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cmath> #define maxn 400005 #define LL long long using namespace std; const int mod=998244353; inline i
题外话 我感觉自己的数论笔记从来没有写完过，从极限到微积分到积型函数到FFT 2021.11.10 为啥过了一个晚上就有15个人看了？？？ 正题 1.傅里叶变换： 有关傅里叶变换，##先看视频## 2.前置芝士之泰勒展开 （这里不理解也没有什么问题，知道结论即可） 泰勒展开的本质就是用一个多项式来拟合一个函
搬运工，完整的多版本FFT代码在这里，分享给大家。 叮叮当当sunny-FFThttps://www.cnblogs.com/dingdangsunny/p/12573744.html#_label3 function [Fre,Amp,Ph] = FFT(data,Fs,ampDB,isDetrend) % 快速傅里叶变换 % data:波形数据 % Fs:采样率 % ampDB:逻辑值，是否进
目录快速傅里叶变换FFT用途前置知识系数表示法点值表示法单位负根定义性质快速傅里叶变换FFT快速傅里叶逆变换作用方法与推导 快速傅里叶变换FFT 用途 \(\operatorname{FFT}\)算法支持在\(O(n log n)\)时间内计算两个\(n\)度的多项式的乘法。也可以用来加速大整数乘法运算。 前置
FSYo讲数学+FFT，Orz 前置 傅里叶变换 （这里傅里叶变换不理解不影响FFT的学习） 先看 3B1B的傅里叶变换 泰勒展开，是用一个多项式去拟合一个函数 \(x_0\) 处的值，在较小的范围内能够比较接近。所以需要做到每次求导都和原函数相同，于是有 \[g(x)=f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)(x-
瞬态求解器使用显式时间积分方案（explicit time integration scheme），这意味着解是由简单的矩阵矢量乘法得出的。 这就导致了数值工作量与网格点数量的线性比例关系。因此，减少模拟时间的最简单的方法是使用对称条件，它可以将网格点的数量减少8倍。然而，还有一些改进求解器性能的可能性，
背景 据说是高斯发明的 考虑从六年级开始学的多项式相乘,需要将所有项相乘并打开,时间复杂度\(O(n^2)\).FFT能在\(O(nlogn)\)时间复杂度内解决这一问题.由于整数可以被拆成系数与进制幂之积的和,所以大整数乘法也可以用FFT加速. 表示法 一种显然的加速方式:在学习拉格朗日插值的过
安装 安装python和go的环境，在debian和ubuntu系统上，还要sudo apt install python-all-dev安装sudo apt-get install pkg-config安装go get github.com/sbinet/go-python测试 根据这个教程测试了以下，发现可以得到相同的结果（根据教程我写的文件放在后面test.go） https://www.jian
快速傅里叶变换(FFT)的java实现 快速傅里叶变换 (fast Fourier transform), 即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。 快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减
这里参考ise+modelsim联合仿真时自动生成的do文件 do文件有.fdo后缀的功能仿真do文件，也有.tdo后缀的时序仿真do文件 1.建库 脚本输入： cd E:/hhh vlib work 或者图形化界面：file->new->library 2.编译文件 vlog “fft_timesim.v” vlog “fft_tb.v” 注意要把文件放入当前工作
浅谈快速傅里叶变化的Matlab与Python实现与区别 信号处理免不了要求频率、画频谱图，但Matlab的 fft() 函数与Python的 numpy.fft.fft() 与 scipy.fftpack.fft() 函数得到的是fft变化后的双边复数值，离画频谱图还有几句代码的距离。 基本原理不介绍了，下面直接懒人投喂，给出Matlab
快速傅里叶变换（FFT） FFT 是之前学的，现在过了比较久的时间，终于打算在回顾的时候系统地整理一篇笔记，有写错的部分请指出来啊 qwq。 卷积 卷积、旋积或褶积（英语：Convolution）是通过两个函数 \(f\) 和 \(g\) 生成第三个函数的一种数学算子。 定义 设 \(f,g\) 在 \(R1\) 上可积，那
在上文中，我们聊到了离散傅里叶变换的实现，其时间复杂度是O(N^2)，以及快速傅里叶变换的递归实现，其时间复杂度是O(NlogN)。 但是因为实现方式是用递归法，并且为了分离奇偶下标的数据，又重新申请了一些数组，所以空间复杂度有所上升，显然不是最优解。分离奇偶下标的过程： 递归法是从最顶端开
FFT入门 FFT的用途 在\(\,\Theta(n\log{n})\,\)的时间内计算离散傅里叶变化（DFT），通常用来计算多项式乘法 点值表达式 引理1：任何\(\,n-1\,\)次多项式可以由其在\(\,n\,\)个点的取值唯一确定 考虑反证，设\(\,n\,\)个点\(\,a_1,a_2\cdots a_n\)同时被两个\(\,n-1\,\)次多项式函数\(\,A
快速傅里叶 （这个博客主要帮助自己记着FFT这个算法，并不是讲解用的QAQ） 定义： 现在有两个多项式： \(f(x)=a_1+a_2x+a_3x^2+...+a_nx^{n-1}\) \(g(x)=b_1+b_2x+g_3x^2+...+g_mx^{m-1}\) 加入我们计算 \(f(x)*g(x)\) 的表达式时，暴力算法的复杂度为 \(O(n^2)\) ,我们这时候就需要引入快速
文章目录 一、逻辑回归1.前言引入2.简单介绍3.线性回归算法的选择4.多项式回归5.代码演示 二、分类器项目案例1.简单介绍2.代码演示 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、逻辑回归 多元线性回归（Ridge、Lasso、ElasticNet）是做回归预测的 逻辑回归（Logistic R
目录 Description State Input Output Solution Code Description 有 \(n\) 个数，要求找到最小的 \(seed\)， 使得 \(a[i]%seed\) 都不相同 State \(1<=n<=5*10^5\) \(0<=a[i]<=5*10^5\) Input 3 1 2 4 Output 4 Solution 对于任意的 \(i,j\)， \(a[i]!=a[j](mod\ p)\)
通信基础-卷积/滤波(原理及Matlab实现) 原理 若有两个在定义域上可积的函数 f ( x ) f(x) f(x)和
设匹配函数 \(C(x,y)\) 为字符 \(x\) 和字符 \(y\) 匹配的值，是我们自己定义的值。 两个字符串匹配的值就是对应位置上的字符匹配的值的和。 对于文本串 \(S\) 和模式串 \(T\)，现在要求出 \(T\) 在 \(S\) 中所有匹配的位置。 为了化成卷积的形式，把 \(T\) 反转。 这样 \(T\) 和 \(S\)
Codeforces 题面传送门 & 洛谷题面传送门 好久没刷过 FFT/NTT 的题了，写篇题解罢（ 首先考虑什么样的集合 \(T\) 符合条件。我们考察一个 \(x\in S\)，根据题意它能够表示成若干个 \(\in T\) 的数之和，这样一来我们可以分出两种情况，如果 \(x\) 本来就属于 \(T\)，那么 \(x\) 自然就符合条
