作者：裘宗燕 2.3 内置函数和数学函数包算术运算符提供了最基本的算术计算功能，通过写出复杂的表达式，可以完成许多复杂的计算。另一方面，有些很常用的计算，虽然可以通过简单计算的组合完成，但如果语言能通过某种易用的方式提供这种功能，编程序的人们就更方便了。Python语言里提供方便使用的复杂功能的概念称为函数，这个概念与数学里的函数概念有相似之处。每个函数有一个名字，可以在表达式（或后面的其他结构）
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2024-08-28 16:14:15
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近两年，随着IC行业的发展，DFT设计工程师越来越火。大家都知道，芯片在设计出来之后，测试是相当重要的一个环节，如果没有准确的识别出来bug，那么后果将会是非常严重的。在超大规模集成电路时代，可测试性设计（DFT）就显得尤为重。它通过在芯片原始设计中插入各种用于提高芯片可测试性（包括可控制性和可观测性）的硬件逻辑，方便芯片生产之后能够迅速测试区分芯片的好坏。在要求比较苛刻的芯片中，通过近一步的设计
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2024-05-15 14:14:26
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# Python求矩阵DFT变换函数
离散傅里叶变换（DFT）是信号处理和图像分析中的重要工具，它能够将时域信号转换为频域信号，以便更好地进行分析和处理。本文将介绍如何使用Python实现矩阵的DFT变换，同时提供一个代码示例。
## DFT的基本概念
DFT可以被视为将一个长度为N的序列转换为一个频率域中的复数序列。公式如下：
\[ X(k) = \sum_{n=0}^{N-1} x(n
原创
2024-09-08 04:57:35
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本文主要使用DFT相关函数实现对水平文本和旋转文本的DFT变换，在幅度谱中识别文本的变换，从而为图像旋转的检测
原创
2022-09-09 00:04:26
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# Java中的DFT：理解离散傅里叶变换
在信号处理中，离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是一种常用的数学工具，用于将离散信号从时域转换到频域。在Java中，我们可以使用各种库和算法来实现DFT，以便分析和处理信号数据。本文将介绍DFT的基本概念，并提供一个简单的Java代码示例来说明如何进行DFT。
## 离散傅里叶变换（DFT）是什么？
离散
原创
2023-08-02 19:58:11
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DFT计算过程详解平时工作中，我们在计算傅里叶变换时，通常会直接调用Matlab中的FFT函数，或者是其他编程语言中已经为我们封装好的函数，很少去探究具体的计算过程，本文以一个具体的例子，向你一步一步展示DFT的计算过程。众所周知，傅里叶变换的计算公式为： 对时域信号进行离散化： 根据欧拉定理： DFT方程改写为： 为第m个DFT输出值， &nbs
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2024-01-25 17:36:01
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一个简单的离散傅里叶变换公式如下面所示X(k) = ∑<N>x(n)e-j2πkn/N, k = 0,1,2```N-1傅里叶变换用于分析时域信号中的频域成分，即从时域信号x(n)得到频域信号X(k)这里的∑<N>表示对求和项从n=0加到N-1，为N点傅里叶变换，输入时域信号为N个，输出频域信号也为N个看一个简单的例子x(t) = sin(2π*1000*t) +
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2024-01-02 21:24:21
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DFT设计的主要目的是为了将defect-free的芯片交给客户。产品质量，通常使用Parts Per million(PPM)来衡量。但是随着IC从SSI到VLSI的发展，在test上花销的时间越来越多，test的quality却很难提高，这使得DFT的engineer不断的发展着DFT的技术。 DFT engineer面对的第一个问题是设计内部的状态的可测试性问题。在1970-198
对于一般的周期信号可以用一系列（有限个或者无穷多了）正弦波的叠加来表示。这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……（其中的 5hz 叫基频）。这是傅立叶级数的思想。所以说周期信号的频率是离散的。 而且，对于周期信号有一个特点，信号的周期越长，信号的基频越小 T∝1f。 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号，那么它的基频就是无穷小，这样它的频率组成就编程了连续的了
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2016-11-14 01:12:00
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dft(多项式相乘模板)/* Author : lifehappy*/#pragma GCC optimize(2)#pragma GCC optimize(3)#include <bits/stdc++.h>using namespace std;const double pi
原创
2021-08-26 16:44:42
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clcclearN=32;d=1;lamada=2*d;theta=-pi/2:pi/720:pi/2;fai=2*pi/lamada*d*sin(theta);k=0:N-1;S=exp(1j*k'*fai);theta_yi=pi/6;
原创
2022-10-10 16:06:45
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特征描述 目标在本教程中，我们将涉及: 使用 DescriptorExtractor 接口来寻找关键点对应的特征向量. 特别地:
使用 SurfDescriptorExtractor 以及它的函数 compute 来完成特定的计算.使用 BruteForceMatcher 来匹配特征向量。使用函数&nb
离散傅里叶变换步骤：第一步：将图像扩大到合适的尺寸离散傅里叶变换的运行速度跟图片尺寸有很大关系，当图片面积为 2、3、5 的倍数时 DFT 执行效率最快，因此为了达到 DFT 的执行效率最快，经常通过添凑新的边缘像素来获取最大图像尺寸。计算需要扩展的行数和列数 OpenCV 为我们提供了这样一个函数 int getOptimalDFTSize(int vecsize)，这个函数传入一个原矩阵的行数
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2024-04-11 14:14:23
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1. 离散周期信号的傅里叶级数及其系数（DFS）1）针对的对象：周期离散序列，设周期为N；2）像连续周期信号那样用傅里叶级数表示信号，也即周期序列x[n]的傅里叶级数（DFS）表示：其中：从上面的公式中可以看到，积分限从0到N-1，而非像连续周期信号的傅里叶级数那样，从到，这是为什么呢？也就是说，为什么不像连续周期信号的傅里叶级数一样，需要无穷多个成谐波关系的复指数合成？...
原创
2021-08-20 11:50:31
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1. 离散周期信号的傅里叶级数及其系数（DFS）1）针对的对象：周期离散序列，设周期为N；2）像连续周期信号那样用傅里叶级数表示信号，也即周期序列x[n]的傅里叶级数（DFS）表示：其中：从上面的公式中可以看到，积分限从0到N-1，而非像连续周期信号的傅里叶级数那样，从到，这是为什么呢？也就是说，为什么不像连续周期信号的傅里叶级数一样，需要无穷多个成谐波关系的复指数合成？...
原创
2022-04-14 14:22:41
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Mahnob-HCI-tagging数据集简介Mahnob-HCI-tagging database是由Jeroen Lichtenauer等人采集的数据集，包含心率信号、人脸视频等信息。该数据集的采集过程由Tobii studio software控制，整体采集设备如下图所示（图片摘自数据集官网manual）：该数据集中包含30位不同种族、不同教育背景、不同性别的健康成年志愿者的相关信息。这其中
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2024-10-22 09:44:56
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离散傅里叶变换（DFT）—— 有限长序列的离散频域表示一、预备知识1. 余数运算表达式设有限长序列 x(n) 的长度为N，（0~N-1期间非0），将其以N为周期作周期延拓，所得的周期信号记为 四. 从DFS到DFT：从上式可知，DFS,IDFS的求和只限定在n=0到n=N-1,及k=0到N-1的主值区间进行。 因此可得到新的定义，即有限长序列的离散傅氏变换(DFT)的定义：x(n) 与
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2023-11-24 20:58:08
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Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) 基本 酉变换 一维的变换: \[ \mathbf{t} = \mathbf{A} \mathbf{f}, \\ \mathbf{f} = \mathbf{A ...
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2021-08-04 10:56:00
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谈谈FFT到底有何用谨以此献给一直在致力于FFT算法芯片设计的同行们 FFT（快速傅里叶变换）是数字信号处理的超级经典算法，学过DSP或者芯片设计的人大多知道这个算法。但是，大家是否想过，为什么数字信号处理会有那么多FFT呢？有人会说，为了分析信号的频谱。那么下边的问题就是，分析频谱对我们的日常需求，比如手机打电话，雷达测量速度和方向等等一些与实际需求有什么联系？为什么FFT如此重要？本
1 什么是DFT？为什么需要DFT？1.1 IC制造的挑战随着集成电路制程的发展，7nm、5nm甚至3nm的芯片开始出现。加工精度的提升放大了制造出错的可能性，给制造商和消费者带来了更大的挑战：密度问题 Density Issue：制造精度的提升使得我们可以制造更小、更细的晶体管和导线，增加元件排布的密度。这种现象可能导致导线之间发生接触，甚至直接断掉，从而发生故障 (fault)；软件问题 So
