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
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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牛顿法 主要有两方面的应用：1.求方程的根；
2.求解最优化方法；一. 为什么要用牛顿法求方程的根？问题很多，牛顿法 是什么？目前还没有讲清楚，没关系，先直观理解为 牛顿法是一种迭代求解方法。 假设 f(x) = 0 为待求解方程，利用传统方法求解，牛顿法求解方程的公式：f(x0+Δx) = f(x0) + f′(x0) Δx 即 f(x) = f(x0) + f′(x0) (x-x0)公式可能
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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今天要给大家介绍的是一款超级厉害的科学计算器软件，惠普图形计算，更加准确，更加方便，更加科学的计算，让你的数学更加容易！【官方说明】HP Prime 图形计算器应用程序是一款功能丰富的集成数学计算工具，学生通过该软件可以在其 Android™ 平板电脑或智能手机上解决问题、进行学习和研究。其界面布局与功能设计与美国大学理事会认可的 HP Prime 图形计算器* 相似，该应用程序可以满足数字课堂的
简述Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。一、问题描述在大部分的学科中，时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说，一个普遍的
本文承接上篇 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748，来讲矩阵对矩阵的求导术。使用小写字母x表示标量，粗体小写字母
表示列向量，大写字母X表示矩阵。矩阵对矩阵的求导采用了向量化的思路，常应用于二阶方法求解优化问题。
首先来琢磨一下定义。矩阵对矩阵的导数，需要什么样的定义？第一，矩阵
对矩阵
的导数应包含所有mnpq个偏导
综述： 1. Jacobian向量分析中,雅可比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵。在代数几何中, 代数曲线的雅可比量表示雅可比簇：伴随该曲线的一个代数群, 曲线可以嵌入其中。雅可比矩阵雅可比矩阵体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近，雅可比矩阵类似于多元函数的导数.。雅可比行列式如果m = n, 那么FF是从n维空间到n维空间的函数, 且它的雅可比矩阵是一个方块矩阵.
numpy矩阵的基本操作和运用函数这里是小弟学习numpy array的一些小总结，这里做一下笔记方便日后查看，若有错误请大家指正，共同进步。矩阵的初始化import numpy as np
"""
构造1、2、 3维数组
官方文档，print(help(np.array))
"""
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([[1, 2], [2, 3]])
c
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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标量通俗的说就是一个数，向量可以看成行或列为1的矩阵。3者两两结合有9中方式。1 标量与标量标量与标量就是正常的以为函数求导。2 标量与向量2.1 向量对标量求导向量的每个分量对标量求导： 2.2 标量对向量求导结果为一个与向量同阶的向量，每个元素为标量对对应位置向量元素的倒数： 因为是对向量求导，这里采用分子布局（即分母不变，分子转置。分子和分母布局求出来的结果互为转置）：&
sencha的前身就是Extjs了，sencha 框架是世界上第一个基于HTML5的Mobile App框架那么何谓框架，传统软件工程对于库和框架的区分主要着眼于对应用运行流程的控制权，框架提供架构，控制运行流程，让开发者在合适的地方书写针对具体问题的代码sencha提倡的就是组件化编程，是面向对象的技术的一种近一步的发展延伸,类的概念仍然是组件技术中一个基础的概念,但是组件技术更核心的概念是接口
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2024-09-06 14:26:21
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最优化的相关条件一. 局部极值点的必要条件既然在前一节中我们对于局部(全局)极值点进行了讨论，那么我们也想要知道，如果一个点是极值点，那么它需要满足什么条件？1. 局部极小点的必要条件 若点x0是函数f(x)的局部极小值点，则有：x0是f(x)的驻点——(f(x)在x0处的一阶导数为0)f(x)在x0处的Hessian矩阵H(x0)是半正定的2. 证明【自我小结】有关极值的相关证明经常用到极值的定
参考：海森矩阵和牛顿法 人工智能-损失函数-优化算法：牛顿法的背后原理【二阶泰勒展开】 牛顿法与Hessian矩阵给出一个总结：牛顿法法主要是为了解决非线性优化问题，其收敛速度比梯度下降速度更快。其需要解决的问题可以描述为：对于目标函数f(x)
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2024-10-29 21:46:33
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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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牛顿法可以用于求解方程，优化问题。牛顿法在最优化问题中每步都要求Hessian矩阵，计算比较复杂，拟牛顿法通过正定矩阵近似Hessian矩阵，简化了这一计算过程。#@author: gr
#@date: 2014-01-30
#@email: forgerui@gmail.com一、 Talyor公式\(f(x)\)具有直到\((n+1)\)阶的导数，有\
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
利用Hessian如何实现Webservice[大] [中] [小] 发布人：圣才学习网发布日期：2012-08-18 14:02共966人浏览Hessian是 一个轻量级的remoting on http工具,采用的是Binary RPC协议，所以它很适合于发送二进制数据,同时又具有防火墙穿透能力...
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2021-08-18 10:05:04
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