纳西妲世界第一可爱
现在有两个序列 \(f_{0\cdots n-1}\) 与 \(g_{0\cdots m-1}\)，我们需要计算 \(h_{0\cdots n+m-2}\)\[h_i=\sum_{j=0}^if_jg_{i-j}
\]要求在 \(O((n+m)\log (n+m))\)一般来说，我们会先计算 \(f,g\)\[F_i=\sum_{j=
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2023-09-28 21:48:49
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#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 { ...
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2021-07-28 12:44:00
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https://www.luogu.com.cn/blog/command-block/fft-xue-xi-bi-ji http://blog.miskcoo.com/2015/04/polynomial-multiplication-and-fast-fourier-transform #inc
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2021-01-18 21:11:00
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FFT信号流图：
程序实现是这样：
程序流程如下图：
首先进行位逆转，其实很简单，就是把二进制的位逆转过来：Matlab的位逆转程序：function a=bitreverse(Nbit, num)%Nbit = 4;%num = 8;a = 0;b = bitshift(1,Nbit-1);for i = 1:Nbit;if((bitand(num,1)) == 1)
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2023-10-10 14:35:15
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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。
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> #includ ...
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2021-07-28 20:19:00
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傅里叶变换和傅里叶逆变换自己还没搞懂，不过先mark一下代码（覆盖的知识太多了QWQ） //********************************************************** ...
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2017-09-22 10:44:00
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基2T-FFT 将x(n)分为奇数序列和偶数序列两部分： 对于N=2^L点FFT，从2^0=1到2^L=N共有N+1个节点，L级蝶形运算，每级蝶形运算有N/2个蝶形运算，每个蝶形运算有1个复数乘法和2个复数加法(式8.1.25和式8.1.27) 因此N=2^L点FFT运算量为： 复数乘法：L*N/2 ...
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2021-10-19 18:17:00
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简介 举例说明：用1kHz的采样频率采样128点，则FFT结果的128个数据即对应的频率点分别
原创
2022-10-31 15:40:17
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2179: FFT快速傅立叶Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 259 MBSubmit: 1899 Solved: 944[Submit][Status][Discuss]Description给出两个n位10进制整数x和y，你需要计算x*y。Input第一行一个正整数n。 第二行描述一个位数为n的正整数x。 第三行描述一个位
原创
2015-09-02 16:46:44
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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先上代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fs=10
ts=1/fs
t=np.arange(-5,5,ts)#生成时间序列，采样间隔0.1s
k=np.arange(t.size)#DFT的自变量
N=t.size#DFT的点数量
x=np.zeros_like(t)#生成一个与t相同结构，内容为0的np.arr
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2023-08-18 16:08:51
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快速傅里叶变换介绍傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或，都可以表示为不同频率的余弦（或正弦）波的无限叠加。FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个变换到频域。那其在实际应用中，有哪些用途呢？有些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（频率，幅值，初相位）；FFT 可以将一个的频谱提取出来，进行频谱分析，为后续滤波准备；通过对一个系统的输入信
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2023-12-06 22:20:06
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一 FFT的使用方法在matlab中常用的FFT函数有以下几种方式：（详细的使用说明可以百度matlab官网中FFT函数的介绍） X=FFT(x)； X=FFT(x，N)；x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 二 下面直接使用案例对FFT函数进行介绍案例一：x=1*sin(2*pi*15*t)+4*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
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2023-12-16 20:11:35
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傅里叶变换）其本质就是DFT，只不过可以快速的计算出DFT结果，要弄懂FFT，必须先弄懂DFT，DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写，咱们先来详细讨论DFT，因为DFT懂了之后，FFT就容易的多了DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域，而且时域和频域都是离散的，通俗的说，可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成，求出的结果就是这些正弦波的幅度和
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2023-07-11 16:15:03
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http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2179fft裸题。。。。为嘛我的那么慢。。。。1000多ms。。#include #include #include #include #include #include #include #inclu...
原创
2021-08-11 10:14:08
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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：在python中，numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数，函数是fft2，输入一张灰度图，输出经过二维离散傅立叶变换后的结果，但是具体实现并不是直接用上述公式，而是用快速傅立叶变换。结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视
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2023-07-17 21:17:17
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1.Matlab里的IFFT/FFT函数系数的问题Matlab里的ifft函数会在做完正常的变换后除以ifft变换的点数，而fft函数中没有系数。Matlab里的IFFT变换及FFT变换：因此在Matlab上，利用fft函数做频谱分析，应注意以下几点：（1）应对FFT的结果除以FFT点数，才能得到各频点的真实幅值。（2）FFT的频率分辨力等于采样频率除以FFT点数，即：（3）对实序列进行FFT，结
一、前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法。在本科学习数字信号处理这门课时一直在想：学这些东西有啥用？公式推来推去的，有实用价值么？到了研究生后期才知道，广义上的数字信号处理无处不在：手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理、摄像头内的ISP、音频信号的去噪等。各种算法中，FFT是查看信号本质，也就是频谱的重要手段。之前仅直接调用FFT/IFFT IP核，今天深入探讨下算法本身和实现
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2023-07-11 16:15:20
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一：FFT变换fft变换其实就是快速离散傅里叶变换，傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。 和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算
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2023-08-20 23:29:45
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