FFT学习笔记

最新推荐文章于 2025-07-07 19:43:38 发布
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卷积/循环卷积相关博文：http://www.zybang.com/question/dd8b336ad690b3e2f9aa4dc0b596e1ea.html

HIHOCODER 1388

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循环卷积 -- 第K大C - FFT
whzzt的博客
08-20 3299
虽然这题我并没有在其他题站上找到，但是由于实在理解不能我为什么会奇奇怪怪地理解了就是不是很懂，外加一些奇奇怪怪的原因，所以就把贴在这了…… 题意：给定数组a[N][M] 和b[N]，定义： 其中N是质数 首先我们显然可以对b进行分类，将a拆成m个数组，那么我们就可以将问题转化为如下问题： 求x[i]=∑y[j]z[i*j mod n] 那么由于n是素数，那么我们求出n的原根g，则对于
快速傅里叶变换 FFT 学习笔记
weach的博客
08-24 453
概述 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，缩写为 DFT），是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式，将信号的时域采样变换为其 DTFT 的频域采样。 FFT 是一种高效实现 DFT 的算法，称为快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）。它对傅里叶变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。快速数论变换 (NTT) 是快速傅里叶变换（FFT）在数论基础上的实现。 在 1965 年，Coo
利用FFT计算相关时序列相对移动的细节说明
彬彬有礼的专栏
08-08 8275
我们经常利用FFT来计算相关运算，这样速度会快很多…… 例如两个长为N的序列A和B，可以按如下方法计算其相关值： ifft(fft(A).*conj(fft(B)))，conj为取共轭。 利用这种方法得到的相关结果是实现的循环相关，并且是取共轭的序列相对于未取共轭的序列向右移
互相关（cross-correlation）及其在Python中的实现
你好哇
12-24 7万+
最近在看kalibr源码，看到标定两个imu的time offset 用了这么一个函数 #get the time shift # 用互相关来获得time shift，参考我的博客 # full表示返回全部比较结果，前面(np.size(absoluteOmega()) - 1)无效 corr = np.correlate(referenceAbsoluteOm...
深入浅出解释FFT（七）——fft求频谱图和功率谱密度图
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坚持
04-02 18万+
时域和频域能量相等。 Parseval 定理 　　有限上序列x{k}的离散fourier变换是正交变换，满足Parseval能量守恒定理，反映了序列在时域的能量等于其变换域的能量。 　　关于能量定义：信号幅度平方的积分，如果是数字信号，能量就是各点信号幅度值平方后的求和。 　　论坛帖子中关于等式关系给出的结论是： 求和 (x(tn)^2)T=RMS^2*Ttotal=求
FFT 学习笔记
Mason233Hello的博客
07-07 497
本文介绍了快速傅里叶变换(FFT)算法，用于高效计算多项式乘法。FFT的核心思想是将多项式从系数表示转换为点值表示，通过单位根的性质分治计算，再通过逆变换恢复结果。文章详细讲解了单位根的定义和性质，以及FFT的递归实现过程，包括系数拆分、分治处理和结果合并。最后给出了C++代码实现，展示了如何将两个多项式从系数表示转换为点值表示，相乘后再转换回系数表示。该算法的时间复杂度为O(nlogn)，是多项式乘法的高效解决方案。
快速傅立叶变换FFT学习笔记
我的技术栈碎碎念空间
01-21 1751
FFT（Fast Fourier Transformation） 是离散傅氏变换（DFT）的快速算法，即快速傅氏变换。FFT使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。FFT可以将多项式乘法的复杂度从On2降到Onlogn。下图是FFT的整体计算流程，FFT变换的复杂度为Onlogn，FFT域上的pointwise乘法的复杂度为On，逆FFT变换的复杂度为Onlogn，总体复杂度为On。
快速傅里叶变换——FFT学习笔记
m0_51983846的博客
09-04 1089
快速傅里叶变换——FFT，是一种加速多项式乘法运算的算法，其时间复杂度为 O(nlogn) ，本文不涉及该算法的数学推导过程，仅讲解其核心思想和具体实现。
FFT学习笔记（快速傅里叶变换）
tanjunming2020的博客
12-17 2654
**快速傅里叶变换（Fast Fourier Transformation，简称FFT）** 一般用来加速多项式乘法。求两个$n$次多项式相乘，朴素算法需要$O(n^2)$，但FFT只需要$O(n\log n)$就能解决。
傅里叶变换和FFT学习笔记.pdf
12-04
"傅里叶变换和FFT学习笔记" 傅里叶变换是信号处理和分析的重要工具，它可以将时域信号转换为频域信号，帮助我们更好地理解信号的频率特性。傅里叶变换的数学公式为： dtetfjFtj)() 其中，F(t)是时域信号，F(ω)是...
Xilinx FPGA FFT 应用笔记
07-24
《Xilinx FPGA FFT应用笔记》是一份深入解析FFT（快速傅里叶变换）算法在FPGA（现场可编程门阵列）中实现的专业文档。FFT是数字信号处理领域中的核心算法，广泛应用于图像处理、通信系统、音频处理等多个领域。笔记...
快速傅里叶变换FFT学习笔记
QQ82272760的博客
03-04 504
文章目录问题背景前置知识 问题背景 多项式无论在信息学还是在数学上都有重要应用。在信息学竞赛中，经常需要借助多项式解决问题，涉及到关于多项式的各种运算。对于两个次数为 nnn 的多项式其中加减法均可以在 O(n)O(n)O(n) 内算完，而一般来说乘法需要 O(n2)O(n^2)O(n2) 来解决。但多项式乘法作为各种运算的基础，需要用更快的速度求出。 前置知识 ...
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09-05
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perl-Hash-StoredIterator-0.008-12.el8.tar.gz
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09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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DSP学习笔记：常见问题与解决方法
在深入学习DSP时，我们还需要掌握如数据类型、指令集、滤波器设计、FFT算法、采样理论以及实时系统概念等核心知识点。同时，熟悉所使用的开发工具，如CCS（Code Composer Studio）的使用，也是非常关键的。每个DSP...
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