基础二：难！ 1.傅里叶变换的过采样2.加窗技术3.OQAM-OFDM系统4.OQAM/FBMC 系统的快速实现5.传输通道的影响 1.傅里叶变换的过采样 在实际应用中,对一个OFDM符号进行N次采样,或者N点IFFT运算所得到的N个输出样值往往不能真正地反映连续OFDM符号的变化特性。 其原因在于:由于
我的YY理解 FFT可以处理形如: \[h(x)=g(x)f(x)->h(x)=\sum\limits_{i=0}^{n}\sum\limits_{j=0}^{m}g_if_jx^{i+j}=\sum\limits_{i=0}^{n+m}\sum\limits_{j=0}^{i}g_jf_{i-j}x^i \]的卷积形式。暴力是\(O(n^2)\)而FFT可以做到\(O(nlogn)\)级别. 具体用到了复数在二维平面上的表示，形
import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('lenaNoise.png', 0) # 直接读为灰度图像fft2 = np.fft.fft2(img) # FFT快速傅里叶变换s1 = np.log(np.abs(fft2))fftShift = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(img)) # 将低频部分移动
文章目录 总结引言傅立叶级数（FS）傅立叶变换（FT）离散傅里叶级数（DFS）离散时间傅里叶变换（DTFT）离散傅立叶变换（DFT）快速傅立叶变换（FFT）多项式乘法（我猜你想看的FFT）信号处理中的FFT 总结 很魔法，总结写在最前面，因为这是我觉得最关键的内容。 傅里叶级数其实是被傅里叶变换囊括的，表现
题目 https://codeforces.com/gym/103119/problem/A 分析 https://fanfansann.blog.csdn.net/article/details/118528285 这篇博客讲得好清楚了。 代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define MAXN 100005 #define Ha 998244353 #define GHa 3 long long
【洛谷 P1919】 【模板】A*B Problem升级版 题目大意 给你两个超大整数 a , b a,b a,b，问 a
运行python程序遇到错误： Traceback (most recent call last): File "fft.py", line 1, in <module> import numpy as np 解决： pip install numpy
学了一些比较好的博客，在这边记录一下。不定期更新，学了新的知识点就来这边更新一下。 1、吉司机线段树 学习博客1 搭配里面的练习题+模板题洛谷线段树3练习更好。 学习博客2 两篇博客结合食用，两边的例题在对于lazy标记的操作上是不同的，可以学习一下。 2、博弈论 一些如何使用SG函数
FFT 板子 背板子的岁月又开始了 #include<cstdio> #include<algorithm> #include<queue> #include<cstring> #include<cmath> #define r register #define rep(i,x,y) for(r ll i=x;i<=y;++i) #define per(i,x,y) for(r ll i=x;i>=y;--i) using names
2021杭电多校第7场1011Problem - 7054 (hdu.edu.cn) 题意： 给一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\) ，对所有的 \(1\le b_i \le n,k\ge 1\)，求出 \(\prod\limits_{b_1<b_2<\cdots<b_k}(a_{b_1}+a_{b_2}+\cdots+a_{b_k})\)，对 \(998244353\) 取模 \(1\le n\le 10^5,0\le \sum a_i
Ref： 如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧
[模板] FFT 快速傅里叶变换 用来快速求多项式乘法的 \(\text O(nlogn)\) 算法。 概论 卷积：乘法的本质 形为 \(C[k]=\sum\limits_{i\ \oplus\ j=k}A[i]\cdot B[j]\) 的式子为卷积。 多项式乘法为加法卷积，即 \(C[k]=\sum\limits_{i\ +\ j=k}A[i]\cdot B[j]\) . 可以发现，直接求解
贴模板 #include <cstdio> #include <iostream> #include <cmath> #define re register using namespace std; const int N = 2e6 + 1e5; int rev[N], n, m; inline int read() { char ch = getchar(); int f = 1, x = 0; while (ch < '0' |
https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6975 题意： 给出2个串S和T，含有通配符。 若S的一个子串满足和T不匹配的位置<=k个，则认为S的这个子串与T是匹配的 对于k∈[0,|T|]，回答S中有多少个子串与T匹配 解决这道问题首先要明白如何用FFT求解字符串匹配问题 可以看 https://w
一、最基础的字符串匹配 给出1个长为n的串S和1个长为m的串T，询问T在S中出现的位置。 这是kmp经典问题，但现在我们要用FFT解决 令 \[dis(S_i,T)=\sum_{k=0}^{m-1}(S_{i+k}-T_k)^2 \]若\(dis(S_i,T)=0\)，则S中从i开始的m个字符和T匹配，把T串翻转，就变成了 \[dis(S_i,T)=\sum_{k=0}^{m-1}(
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
... 我只能说大概懂，但是现在用不到，没细学 代码就是写个模版，到博客里吃灰吧（bushi #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=6e6+7; const double pi=acos(-1); int n,m; struct node { double x,y; node operator + (const node&t) const {
代码实现 #include"fft.h" extern complex x[N * 2], *W; void add(complex a, complex b, complex *c) // 复数加运算 { c->real = a.real + b.real; c->img = a.img + b.img; } void sub(complex a, complex b, compl
以FFT ip核为例，设置完参数生成界面会一直停留在这里 据网友表示，遇到这个问题时，在任务管理器中手动关闭quartus_map进程就可以了 如下图所示 点击结束任务，然后fft的ip核界面就有变化了，直至生成完成。 另外，在参数设置的时候不产生第三方的网络表就不会卡死，我测试的nco
FFT——快速傅里叶变换 卷积 一般来说在计算机上处理卷积通常是离散的，所以这里只介绍离散卷积 有两个序列\(\{a_n\},\{b_n\}\)，若将这两个序列按以下方式生成一个新序列\(\{c_n\}\) \[c_k=\sum\limits_{i=-\infty}^{+\infty} a_i\cdot b_{k-i} \]则新序列\(\{c_n\}\)称为
因为FFT精度问题太离谱了，所以墙裂推荐用NTT 首先考虑精确匹配：https://www.acwing.com/problem/content/833/ 假设我们有短串\(s1\)(长度为\(n\))，长串\(s2\)（长度为\(m\)） 我们定义字符差 \[c(x,y) = s1(x) - s2(y) \]若\(c(x,y) = 0\)，表明\(s1\)的第\(x\)个字符与\(s2\)的第\(y\)个
原题链接 ( AcWing版 ) 原题链接 ( 洛谷版 ) 题目描述 给定两个正整数 A A A 和 B B B，请你计算
例题1：力 可以把题目给的式子转化为卷积的形式，然后通过FFT可以求得（推公式过程待补） //#include<bits/stdc++.h> #include<cstdio> #include<cmath> #include<iostream> #include<algorithm> #include<vector> #include<map> #include<stack> #inc
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef long double ld; const int N = 9000000; const ld pi = acos(-1); struct CP { ld x, y; CP operator+(const CP& a) const {return {x + a.x, y + a.y};} CP operator-
模板： 字符串: [ ] Sa+O(1)height [ ] Sam+线段树合并 [ ] 广义Sam [ ] kmp [ ] ac自动机 [ ] Pam [ ] Manacher 筛法 [ ] 莫比乌斯反演 [ ] 线筛筛一般函数 [ ] 狄利克雷卷积及某些函数的性质 [ ] 杜教筛 [ ] min_25筛 多项式 [ ] fft,ntt,mtt [ ] 多项式全家桶（下降幂，插值，多
