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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1.正常拆系数fft,8次dft // pragma GCC optimize(2) // pragma GCC optimize(3) // pragma GCC optimize(4) // pragma GCC optimize("unroll loops") // pragma commen
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2019-06-30 14:46:00
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快速傅里叶变换先讲结论问题引入点值表示求值(Evaluate)引入复数使递归成立小结 先讲结论离散傅里叶变换：将系数表示(Coefficient Representation)的多项式转换成点值表示的多项式 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是能够在的时间复杂度内完成离散傅里叶变换的一种算法问题引入计算一个多项式乘法： 值得注意的是在计算机中对多项式的存储一般是系数表
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2023-06-12 06:54:28
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# JavaScript逆FFT的实现
## 引言
在数字信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种常用的算法，用于将信号从时域转换为频域。而逆FFT（IFFT）则是将信号从频域转换回时域。本文将教会你如何使用JavaScript实现逆FFT算法。
## 整体流程
下面是实现逆FFT算法的整体流程，我们将使用表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-27 03:54:01
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# 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
# JavaScript实现FFT算法
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，简称FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。它可以将时间域信号转化为频域信号，对于信号处理、图像处理以及数据分析等领域具有重要的应用。本文将介绍FFT算法的基本原理，并展示如何在JavaScript中实现这一算法。
## FFT算法基本原理
FFT算法的核心是利用分治
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
用js生成PDF的方案 在java里，我们常用Itext来生成pdf，在pdf文件里组合图片，文字，画表格，画线等操作，还会遇到中文支持的问题。那好，现在想直接在web前端就生成pdf怎么办，目前有以下几个解决方案1：JSPDF.js这个库支持不同类型的PDF文件格式，包括：文本，数字，图形，图片，同时你可以自由的编辑标题或者其它类型元素。还支持互动的内容制作，例如，你可以输入文字或者数
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
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2024-03-12 18:14:56
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FFT学得还是有点模糊，原理那些基本还是算有所理解了吧，不过自己推这个推不动。多项式点值表示首先$FFT$可以用来快速计算两个多项式的乘积。一个$n$次多项式（最高次为$n$），可以用系数表示法表示和点值表示法表示。系数表示法：$A(x)=\sum_{i=0}^{n}c_ix^i$，可以知道用系数表示法进行多项式乘法时间复杂度是$\Theta (n^2)$。点值表示法：用$n+1$个点$(x_k,
1.基数排序(桶排序)介绍:基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或 bin sort，顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的 稳定性排序法基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展基数排序是 1887 年
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2023-09-16 12:17:22
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在信息安全领域中，"JavaScript 任意代码执行"是一种常见的攻击类型，可能导致应用程序数据的泄露或系统的完全控制。由于其潜在的影响力，处理此类问题显得尤其重要。本文将从环境配置开始，逐步介绍解决这类问题的整个过程。
## 环境配置
首先，我们需要确保我们的开发环境是準备好的。可以通过以下的思维导图来帮助理清配置的步骤：
```mermaid
mindmap
root
环境
排序： 1. 内部排序： (1). 交换排序： 1). 冒泡排序 稳定 一次比较相邻两个元素的大小，顺序错误的，将其位置互换 （从高位到低位 或者 从低位到高位）初始版： 1 var array = [6, 5, 3, 1, 8, 7, 2, 4],
2 length
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2023-07-22 16:19:42
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C++实现matlab的fir1函数导言函数需求分析数学过程源码使用计算量大时性能提升（vector换成了动态数组）使用注意导言最近在进行Qt开发，涉及大量的matlab转C的工作，其中包括插值滤波等，但遗憾就求滤波系数的函数fir1而言，多数都是直接用的matlab生成的系数进行滤波，很少有用C生成的，有少数用C进行实现也和matlab生成的系数相差甚远，因此这里对matlab生成滤波系数的fi
FFT函数Y = fft(x)如果x是向量，则fft(x)返回该向量的傅里叶变换如果x是矩阵，则fft(x)将x的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。如果x是一个多维数组，则 fft(X) 将沿大小不等于 1 的第一个数组维度的值视为向量，并返回每个向量的傅里叶变换。Y = fft(X,n)如果 X 是向量且 X 的长度小于 n，则为 X 补上尾零以达到长度 n。如果 X 是向量且 X 的长度大
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2024-01-11 17:26:59
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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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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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现在网页上的字体是越来越小，别说是视力欠佳者就是好眼睛看久了也疼的难受，于是编写了下面这段小脚本，建议网页制作人能够加到网页代码的中，以方便弱视人群放大浏览(仅适用于IE浏览器)！ 代码如下： var i...
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2010-05-08 21:29:00
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现在网页上的字体是越来越小，别说是视力欠佳者就是好眼睛看久了也疼的难受，于是编写了下面这段小脚本，建议网页制作人能够加到网页代码的中，以方便弱视人群放大浏览(仅适用于IE浏览器)！ 代码如下： var i=0; document.onkeydown = zoom; function zoom(){ var IEKey = event.keyCode; i
原创
2021-07-30 17:00:19
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1、流程大体流程如下，无论图像、声音、ADC数据都是如下流程： （1）将原信号进行FFT; （2）将进行FFT得到的数据去掉需要滤波的频率； （3）进行FFT逆变换得到信号数据；2、算法仿真2.1 生成数据：#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600Hz，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍，所以这里设置采样频率为1400Hz（即一秒内有1400个采样点）
x=np.linsp
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2023-06-16 10:05:30
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