之前写了一个关于实现EditText显示下划线的例子，发现仍然存在一些问题，在此继续探索（零）另一个bug如果发现画不出线，那么可能是canvas.drawLine方法最后一个参数paint的线宽的bug，Android2.3.5中线宽为0.5可以正常画线，Android4.2.2中线宽为0.5无法画线，具体如下： /**注意线宽，Android2.3.5中线宽为0.5可以正常画线，Androi
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2024-06-26 09:28:49
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1引言 OFDM（正交频分复用）是一种多载波数字调制技术，被公认为是一种实现高速双向无线数据通信的良好方法。在OFDM系统中，各子载波上数据的调制和解调是采用FFT（快速傅里叶变换）算法来实现的。因此在OFDM系统中，FFT的实现方案是一个关键因素。其运算精度和速度必须能够达到系统指标。对于一个有512个子载波，子载波带宽20 kHz的OFDM系统中，要求在50 μs内完成512点的FFT运算。
Frequency in hertz (semitones above or below middle C)Octave→Note↓0123456789C16.352 (−48)32.703 (−36)65.406 (−24)130.81 (−12)261.63 (0)523.25 (+12)1046.5 (+24)2093.0 (+36)4186.0 (+48)8372.0 (+60)C♯/D♭
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2023-10-04 20:57:28
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# Java 中 FFT 的实现教程
快速傅里叶变换（FFT）在信号处理和数据分析中十分重要。作为一名刚入行的开发者，学习如何在 Java 中实现 FFT 是很有必要的。接下来，我将为你提供一个完整的实现步骤以及代码示例。
## 流程概述
以下是实现 Java FFT 的步骤概述：
| 步骤编号 | 描述 | 代码示例
# 使用 JavaScript 实现快速傅里叶变换（FFT）
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）和其逆变换的算法。FFT 在信号处理等多个领域广泛应用。本文旨在帮助刚入行的小白开发者，逐步实现一个简单的 FFT 算法。我们将提供具体的步骤、所需的代码片段，并以这种形式进行详细说明。
## 实现流程
以下是实现 FFT 的步骤概览：
| 步骤 | 描述
# 使用 PyTorch 实现 FFT 频谱分析
快速傅里叶变换 (FFT) 是一种用于计算信号频谱的重要工具，今天我们将通过 PyTorch 来实现这一功能。对于刚入行的小白，你只需要按照以下步骤进行操作。
## 实现流程
以下是实现 FFT 过程的简单步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------
原创
2024-09-27 03:50:46
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# Java 实现 FFT
## 简介
在实现 FFT（快速傅里叶变换）之前，我们先来了解一下整个实现的流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将输入数据分成偶数和奇数索引的两段序列 |
| 2 | 对奇数索引序列递归地进行 FFT |
| 3 | 对偶数索引序列递归地进行 FFT |
| 4 | 将两个序
原创
2023-07-24 11:52:36
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在做超分辨重建任务时，需要对重建图像做出评价，主要是人眼感官上的评价。这就需要我们从空域和频域两个方面对图像进行评价。下面给给出python实现的结果，并给出相应的代码。图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下： &nb
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2023-08-18 16:08:43
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对FFT理论不明白的童鞋可以来这里（ FFT学习笔记<理论篇>）： 在了解完FFT的理论与算法流程之后，最重要的当然就是写代码啦，下面的两份代码将展示FFT在多项式乘法与高精度乘法中的运用。在那之前，还有一个重要的东西：
因为下面写的是迭代的FFT代码，而不是采用递归，所以多了一个对rev[]的处理：
我们假设每次将奇数项元素提出来之后，将其放到了序列的最后，如下： 0123456
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2023-11-14 15:31:57
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FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决
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2023-11-06 16:49:06
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关键词：DSP, TMS320C54X，FFT
摘 要：在电子设备中数字信号处理技术越来越多地得到应用，而FFT运算是数字信号处理技术的基石，FFT运算主要由DSP来完成，DSP的FFT运算程序的编写是一项重要工作，但FFT算法程序的编写调试费时费力。TI公司提供了以TMS320C54x系列芯片为基础的DSPLIB库函数，包含FFT运算，使在TMS320C54x系列芯片上进行FFT运算
FFT用于信号的频谱分析，本项目基于K60开发板（渡鸦）。信号采集在测试初期的信号采集选择了用K60片上ADC以单端模式对1KHz方波进行采集。采用方波的原因：第一，方波的频谱是sa函数，可以清楚的看到谐波。第二，片上ADC的动态范围为0~3.3V，对负电压采集需要进行处理。 ##FFT将ADC采集的时域信号变换到频域 ADC采集的信号以数组的形式存放起来，经过FFT算法将时域转换到频谱。在FFT
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2023-10-24 10:05:59
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在STM32F1系列单片机上面实现FFT最近需要做一台基于stm32的示波器。如果测量信号参数，用单片机上面一些传统的方法局限性还是比较大，就开始琢磨直接上FFT。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。开始是下载stm32的DSP库，提供一个下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1M28W7WXNsO3QVfkZunh7rg 提取码：s7
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2023-11-24 05:44:43
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android编译ffmpeg+x264
编译x264: 下载最新版的x264 ftp://ftp.videolan.org/pub/videolan/x264/snapshots/ 1.解压到指定的目录 2.切换当前目录为该目录 3.创建一个shell脚本build_x264.sh，内容如下： export NDK=/home/robin/桌面/android-ndk-r8
# Android FFT频谱分析的基础与实践
在现代数字信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是主要的算法之一，广泛应用于音频处理、图像分析和其他信号分析任务。在Android开发中，通过FFT频谱分析可以挖掘音频信号的频率成分，进而实现音乐可视化、语音识别等功能。本文将介绍FFT的基本概念、在Android中实现FFT的步骤，并提供示例代码。
## 1. 什么是FFT？
FFT（Fast
gerDimnum7AsIntegerDimnum10AsIntegerDim num9AsIn
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2013-04-17 01:14:00
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# Java实现FFT算法
## 简介
在这篇文章中，我将教您如何使用Java实现FFT（快速傅里叶变换）算法。FFT算法是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法，它在数字信号处理和频谱分析中被广泛使用。
在这个教程中，我将向您展示实现FFT算法的步骤，并提供相应的代码和注释。
## FFT算法步骤
以下是实现FFT算法的步骤，我们将用一个表格来展示每个步骤的目标和需要的代码。
原创
2023-07-26 05:49:05
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虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。 现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。  
## 实现FFT变换的Java程序
傅里叶变换（FFT）是一种广泛应用于信号处理和数据分析中的数学算法，可以将一个离散的信号转换为其频谱分布。在计算机科学中，FFT被广泛用于音频处理、图像处理、数据压缩等领域。本文将介绍如何使用Java实现FFT变换，并给出代码示例。
### FFT算法简介
FFT算法是将离散信号从时间域转换到频域的算法，它可以将信号分解为不同频率的正弦和余弦波。FFT算法
原创
2024-04-04 05:55:19
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# Python FFT 自己实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解如何使用Python实现快速傅里叶变换（FFT）。FFT是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DFT），在信号处理、图像处理等领域有广泛应用。
## 1. 理解FFT
在开始实现FFT之前，你需要了解FFT的基本原理。FFT是一种将时域信号转换为频域信号的方法。简单来说，它可以帮助我们分析信号中的频率成
原创
2024-07-19 04:12:06
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