FFT 只要78ms,这里; 一些FFT 入门资料:http://wenku.baidu.com/view/8bfb0bd476a20029bd642d85.html(讲解的很详细 http://blog.***.net/iamzky/article/details/22712347(这个也不错 另外算导的其实也蛮好,只是怕公式的看前面的也可。 IDFT只是FFT的逆变换,这里想了很久原来只要在FFT 变换后的结果后/N ...
foffset = 78; sps = 16; fs = sr*sps; frame_head_temp1 = [ 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0]; % frame_head_temp1 = [ones(1,10) zeros(1,10) ones(1,10) zeros(1,10)] ; frame_head_temp = ...
那么从物理的角度去看待傅立叶变换,它其实是帮助我们改变从传统的时间域分析信号的方法转到从频率域分析问题的思维,下面的一幅立体图形可以帮助我们更好得理解这种角度的转换: 所以,最前面的时域信号在经过傅立叶变换的分解之后,变为了不同正弦波信号的叠加,我们再去分析...
这些测量表明振荡器的频率并没有增至 3 MHz,而是止步不前了;我们可以打开光标,以测量误差的确切时间。 注意: 右侧边栏上显示了事件表下方的光标测量,可见频率间隙是在触发点,即时钟上升沿,后的 78 ms 出现。了解了这一信息,我们就能用示波器查看该时间点上被测器件的动态,也有可能确定问题根源或是振荡器本身是否...
第四章快速傅里叶变换(FFT)(共78张PPT)第四章快速傅里叶变换(kuàisù)（FFT）第一页，共七十八页。主要内容(zhǔyào)1.基-2FFT算法(suàn；fǎ)2.离散傅里叶反变换的快速算法；3.混合基FFT算法；4.线性调频Z变换；5.线性卷积与线性相关的FFT算法。第二页，共七十八页。4.1基-2FFT算法(suànfǎ)直接...
在图2 中,问题大小保持不变,但 GPU 的数量从 8 增加到 2048 。可以看到, cuFFTMp 成功地扩展了问题,将单精度时间从 8 GPU ( 1 个节点)的 78ms 提高到 2048 GPU ( 256 个节点)的 4ms 。 图2 。 Selene cluster 上的 cuFFTMp (强伸缩)性能 ...
78. 79. 80. 81. 82. 83. 84. 85. 86. 87. 88. 通过上面这个代码的示例, FFT算法的实现基本没有什么问题了, 另外算法导论中的习题有一些很不错, 便于熟悉这一算法的很多细节, 这里就不一一提及了。 经过这些学习之后, 进行一些实战演练是很有必要的, 接下来是相关习题的练习部分。
22, 150, 86, 214, 54, 182, 118, 246, \14, 142, 78, 206...
实际物理频率表示AD采集物理信号的频率,fs为采样频率,由奈奎斯特采样定理可以知道,fs必须≥信号最高频率的2倍才不会发生信号混叠,因此fs能采样到的信号最高频率为fs/2。 角频率是物理频率的2π倍,这个也称模拟频率。(卢注:由于一个信号周期是360度,即2π...
[7]韩颖,王旭,吴嗣亮.FPGA实现高速FFT处理器的设计[J].电讯技术,2003,43(2):74~78. [8]A.M.Despain.Fourier Transform Computers Using CORDIC Iterations[J].IEEE Trans.on Computers,1993,C-23(10):993~1001.