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2014-04-11 14:39
使用GUICC_1。 24. 1预定义颜色 24. 2 固定调色板及其说明 24. 3 模拟器上演示颜色条测试例程 24
2016-10-14 11:24
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2016-10-18 09:41
转stemwin教程本期教程讲解STemWin支持的进度条控件。 52. 1 进度条控件介绍 52. 2 官方WIDGET_Multipage实例 52. 3 使用GUIBulder建立多页控件
2016-10-18 09:32
有限元分析和应用。另外，本书还提供了大量免费资源。 第1章引言 1．1有限元方法的步骤 1．2用于有限元分析的MATLAB函数 1．3MATLAB指南
2011-02-28 11:07
本帖最后由 发烧友学院 于 2022-5-23 16:20 编辑 20天小课程掌握驱动电路设计活动时间：2022年5月19日-6月7日0元学习市场价：199报名课程你能获得什么？1. 熟练掌握
2022-05-19 16:21
USB3.0商机目前在市场 上究竟有多热？观察1月初在美国拉斯维加斯举办的消费电子大展(CES)中，USB3.0相关产品的展出盛况，就可以知道这个新一代传输标准的惊人魅力了。负责USB标准制
2021-07-29 06:56
` 第24届中国供热展北京热泵展，计划于2020年5月11-13日在北京中国国际展览中心(顺义新馆)盛大开幕。青岛佳合泰科控制技术有限公司将配套中科福德新能源公司变频冷暖机组隆重参展，核心部件鹭宫
2020-04-24 14:38
``1 总体描述 赛元调光混色DEMO板FWLB100是一款由24路PWM控制8个RGB灯调光调色的演示及学习DEMO。赛元调光混色DEMO板FWLB100的主控ICSC92F7461B具有非常优异
2019-12-04 15:48
转dsp系列教程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，离散是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，而是DFT的一种快速实现算法。 特别声明：FFT原理的讲解来自网络和书籍。 24.1 FFT由来 24.3 直接计算DFT的问题及改进路径 24.3 改善DFT运算效率的基本途径 24.4 按时间抽选的基2-FFT算法 24.5 按频率抽选的基2-FFT算法 24.6 总结24.1 FFT的由来 离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是数字信号处理最重要的基石之一，也是对信号进行分析和处理时最常用的工具之一。在200多年前法国数学家、物理学家傅里叶提出后来以他名字命名的傅里叶级数之后，用DFT这个工具来分析信号就已经为人们所知。历史上最伟大的数学家之一。 欧拉是第一个使用“函数”一词来描述包含各种参数的表达式的人，例如：y = f(x)。他是把微积分应用于物理学的先驱者之一。 给出了一个用实变量函数表示傅立叶级数系数的方程；用三角级数来描述离散声音在弹性媒介中传播，发现某些函数可以通过余弦函数之和来表达。 但在很长时间内，这种分析方法并没有引起更多的重视，最主要的原因在于这种方法运算量比较大。直到1965年，Cooley和Tukey在《计算机科学 》发表著名的《机器计算傅立叶级数的一种算法》论文，FFT才开始大规模应用。 那个年代，有个肯尼迪总统科学咨询委员会。其中有项研究主题是，对苏联核测试进行检测，Tukey就是其中一员。美国/苏联核测试提案的批准，主要取决于不实地访问核测试设施而做出检测的方法的发展。其中一个想法是，分析离海岸的地震计情况，这种计算需要快速算法来计算DFT。其它应用是国家安全，如用声学探测远距离的核潜艇。所以在军事上，迫切需要一种快速的傅立叶变换算法，这也促进了FFT的正式提出。 FFT的这种方法充分利用了DFT运算中的对称性和周期性，从而将DFT运算量从N2减少到N*log2N。当N比较小时，FFT优势并不明显。但当N大于32开始，点数越大，FFT对运算量的改善越明显。比如当N为1024时，FFT的运算效率比DFT提高了100倍。在库利和图基提出的FFT算法中，其基本原理是先将一个N点时域序列的DFT分解为N个1点序列的DFT，然后将这样计算出来的N个1点序列DFT的结果进行组合，得到最初的N点时域序列的DFT值。实际上，这种基本的思想很早就由德国伟大的数学家高斯提出过，在某种情况下，天文学计算（也是现在FFT应用的领域之一）与等距观察的有限集中的行星轨道的内插值有关。由于当时计算都是靠手工，所以产生一种快速算法的迫切需要。 而且，更少的计算量同时也代表着错误的机会更少，正确性更高。高斯发现，一个富氏级数有宽度N=N1*N2，可以分成几个部分。计算N2子样本DFT的N1长度和N1子样本DFT的N2长度。只是由于当时尚欠东风——计算机还没发明。在20世纪60年代，伴随着计算机的发展和成熟，库利和图基的成果掀起了数字信号处理的革命，因而FFT发明者的桂冠才落在他们头上。之后，桑德（G.Sand）-图基等快速算法相继出现，几经改进，很快形成了一套高效运算方法，这就是现在的快速傅立叶变换（FFT）。这种算法使DFT的运算效率提高1到2个数量级，为数字信号处理技术应用于各种信号的实时处理创造了良好的条件，大大推进了数学信号处理技术。1984年，法国的杜哈梅（P.Dohamel）和霍尔曼（H.Hollamann）提出的分裂基块快速算法，使运算效率进一步提高。 库利和图基的FFT算法的最基本运算为蝶形运算，每个蝶形运算包括两个输入点，因而也称为基-2算法。在这之后，又有一些新的算法，进一步提高了FFT的运算效率，比如基-4算法，分裂基算法等。这些新算法对FFT运算效率的提高一般在50%以内，远远不如FFT对DFT运算的提高幅度。从这个意义上说，FFT算法是里程碑式的。可以说，正是计算机技术的发展和FFT的出现，才使得数字信号处理迎来了一个崭新的时代。除了运算效率的大幅度提高外，FFT还大大降低了DFT运算带来的累计量化误差，这点常为人们所忽略。
2016-09-27 08:09
