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
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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# 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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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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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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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
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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;
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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
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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现代集成电路的制造工艺越来越先进，但是在生产过程中的制造缺陷也越来越难以控制，甚至一颗小小的 PM2.5 就可能导致芯片报废，为了能有效的检测出生产中出现的废片，需要用到扫描链测试（scan chain），由此产生了可测性设计即 DFT flow。 注意scan test 只能检测出制造瑕疵，无法检 ...
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2021-08-15 17:45:00
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前面写了那么多的铺垫，都是为了DFT而写，这是我的初衷，今天这篇文章终于到来了。最重要的铺垫性博文：DFT的准备（一）（对离散序列的傅里叶分析大总结）DFT的准备（二）（对傅里叶变换的采样）好了，废话不多说，上今天的内容吧。离散傅里叶变换（DFT）讨论的对象是有限长序列，而与有限长序列相关联的是其周期重复（延拓）（周期为N）而形成的周期序列，二者之间的关系是： ...
原创
2021-08-20 15:05:10
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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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噪声是我们在信号处理和数据分析中经常会遇到的问题。它可以干扰我们对信号的理解和分析，影响我们对数据的正确解读。为了解决这个问题，小波去噪（Wavelet Denoising）成为一种常用的技术，通过小波变换来去除噪声，恢复信号的原始信息。小波变换是一种用于将信号分解成不同频率组成部分的技术。它具有时间和频率的局部性，使得它在处理非平稳信号时具有很大的优势。Python作为一种功能强大的编程语言，提
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
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
第3章利用DFT做连续信号频谱分析3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 信号的频谱分析：利用DFT计算连续信号的频谱 3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 信号的频谱分析：利用DFT计算连续信号的频谱 3.2 利用DFT做连续信号的频谱分析 信号的频谱分析：利用DFT计算连续信号的频谱 频率响应的混叠失真及参数的选择 参数选择的一般原则： 不满足抽样定理
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2023-06-30 20:03:39
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