记录每一次成长

假设我们需要对某信号采样，其中几个关键参数为：        采样频率--fs;        采样点数--N;根据以上两个参数可以得到频率分辨率为：        f_div = fs/N又因为采样时间Ts可以表示为：        Ts = N/fs因此有：        f_div = 1/Ts;即频率分辨率只和采样时间长度有关，采样时间越长频率分辨率越高。采样率的选择则是根据奈奎斯特采样定

在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT)，以获取信号的频域特征。尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征，但是算法计算量大，耗时长，不利于计算机实时对信号进行处理。因此至DFT被发现以来，在很长的一段时间内都不能被应用到实际的工程项目中，直到一种快速的离散傅立叶计算方法——FFT，被发现，离散傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用。需要强调的是，FFT并不是一种新的频域特征获取方式，而

经过两天的学习，理解了CRC的原理及实现方法，记录于此备日后使用。(本文所有的运算，位数等讨论均是基于二进制的)CRC是Cyclic Redundancy Check的缩写，其中文翻译是循环冗余校验，该算法在通信及数字存储领域被广泛使用。以下引用维基百科中对CRC的定义：CRC为校验和的一种，是两个字节数据流采用二进制除法（没有进位，使用异或来代替减法）相除所得到的余数。其中被除数是需要计算校验和