dft

1.函数声明 opencv-3.4.3\modules\core\include\opencv2\core.hpp:2157 CV_EXPORTS_W void dft(InputArray src, OutputArray dst, int flags = 0, int nonzeroRows = 0); 2.函数实现 opencv-3.4.3\modules\core\src\dxt.cpp:3315 void cv::dft( InputArray _src0, OutputArray _dst, int flags, int nonzero_rows ) { CV_INSTRUMENT_REGION() #ifdef HAVE_CLAMDFFT CV_OCL_RUN(ocl::haveAmdFft() && ocl::Device::getDefault().type() != ocl::Device::TYPE_CPU && _dst.isUMat() && _src0.dims() <= 2 && nonzero_rows == 0, ocl_dft_amdfft(_src0, _dst, flags)) #endif #ifdef HAVE_OPENCL CV_OCL_RUN(_dst.isUMat() && _src0.dims() <= 2, ocl_dft(

FFT学习参考这两篇博客，很详细，结合这看，互补。 博客一 博客二 很大一部分题目需要构造多项式相乘来进行计数问题。 1. HDU 1402 A * B Problem Plus 把A和B分别当作多项式的系数。 #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cmath> #include <cstring> using namespace std; const double PI = acos(-1.0); const int maxn = 5e4+50; struct Complex { double real,image; ///实部和虚部 Complex(double _real,double _image) { real = _real; image = _image; } Complex(){} }; Complex operator + (const Complex &c1,const Complex &c2) { return Complex(c1.real+c2.real,c1.image+c2.image); } Complex operator - (const Complex &c1,const Complex &c2) { return Complex(c1.real-c2.real,c1.image-c2

我们生活在时间的世界中，早上7:00起来吃早饭，8:00去挤地铁，9:00开始上班。。。以时间为参照就是时域分析。但是在频域中一切都是静止的！ 高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界 低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海 低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊 高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强 opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()，输入图像需要先转换成np.float32 格式。 得到的结果中频率为0的部分会在左上角，通常要转换到中心位置，可以通过shift变换来实现。 cv2.dft()返回的结果是双通道的（实部，虚部），通常还需要转换成图像格式才能展示（0,255）。 相关函数如下 1 . cv2 . dft ( img , cv2 . DFT_COMPLEX_OUTPUT ) 进行傅里叶变化 参数说明 : img表示输入的图片， cv2 . DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2 . np . fft . fftshift ( img ) 将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明：img表示输入的图片 3 . cv2 . magnitude ( x , y ) 将sqrt ( x ^ 2 + y ^ 2 ) 计算矩阵维度的平方根 参数说明：需要进行x和y平方的数 4. np . fft . ifftshift (

以前谈到序列的实际长度可以通过零填充方法加入，使得最终增加N添加表观分辨率。 但它并没有解决泄漏频率的问题。 根本原因在于泄漏窗口选择的频率。 由于矩形窗突然被切断，频谱旁瓣相对幅度过大，造成泄漏分量很。因此，与FIR路一样，我们想到了其它窗。 接上次的样例，矩形窗： ts = 0.01; n = 0:24; y = [sin(2*pi*20*n*ts),zeros(1,999)]; xk = abs(fft(y,1024)); stem(xk); 频谱如图： 我们换三角窗:yd = [y.*triang(25)',zeros(1,999)];注意先加权再补零吧（事实上不是非常确定的说）。 频谱例如以下： 汉明窗： 尽管主瓣宽度加宽了，但咱能够继续加大N啊，所以不是问题。关键是如今频谱不泄露。 版权声明：本文博客原创文章，博客，未经同意，不得转载。 来源： https://www.cnblogs.com/yxwkf/p/4739860.html

前言： 一、What is a Physical Defect? 二、 CMOS 工艺中常见的制造缺陷或曰物理缺陷 对地和对电源的短路 对地和对电源的短路 由尘埃引起的连线断路 金属穿通引（Metal Spike-through）体管源或漏的短路 三、 Physical Defects à Fault Model 不管是对封装好的成品还是对尚未封装的“裸片”（ die ），要将 探针伸入芯片结构内部 进行测试，无论从技术或是经济角度都是根本不可行的。对芯片的测试只有通过有限的 输入/输出管脚( I/O pin) 来完成。 需要通过 对芯片内部制造缺陷引起的电路故障建立逻辑上的模型 ，从而通过测量 电路在输入输出管脚上行为 ，来判断芯片内部是否存在制造缺陷 Physical Defects （制造缺陷） à Fault Model （故障模型） 四、Fault Model （故障模型 ） 由于引起芯片发生故障的制造缺陷原因多种多样，为了便于分析和判断故障，需要将故障的特征进行抽象和分类，把 呈现同样效果的故障归并成同一种故障类型，并使用同一种描述方法 ，这种故障描述方式称为故障模型。 当前 VLSI 设计中常用的故障模型： 固定型故障模型 (stuck-at fault model)、 时延故障模型 (delay fault model) 和 基于电流的故障模型 (current

前言： DFT的作用是 n 提高产品质量，降低測試成本。 一、扫描( SCAN) 测试 将电路中的存储单元（寄存器 Register ）转化成为可控制和可观察的存储单元（寄存器） ，将这些单元连接成一个或多个移位寄存器，即扫描链 二、内建自测试( BIST ) 在电路内部增加测试电路结构，在测试时这个测试电路结构能够自己产生激励和比较响应 三、静态电流( IDDQ ) 测试 若存在电流性故障, 会使电路在静态时产生一个高于正常值的电流 。 来源： CSDN 作者： gsithxy 链接： https://blog.csdn.net/gsjthxy/article/details/104182499

che dan环节： 概述 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation)，简称 \(FFT\) ，它可以在 \(O(n \ log \ n)\) 的时间内算两个多项式的乘积的所有系数。 是一个听起来逼格很高，实际逼格更高的算法。 一些定义 下面我们来交代一些奇怪的东西。 一个 \(n\) 项 \(n-1\) 次多项式， \(F(x) = a_0x^0 + a_1x^1 + \dots + a_{n-1}x^{n-1}\) 则多项式 \(F(x)\) 可以用 __系数表示法__表示成 \(F(x) = \{ a_0,a_1,\dots,a_{n-1} \}\) 方便的，我们可以把 \(F\) 看成一个数组，用 \(F[k]\) 表示多项式 \(F\) 的 \(k\) 次项系数，即 \(F[k] = a_k\) ，如果 \(F\) 不存在 \(k\) 次项的话系数就是零即 \(F[k] = 0\) 。 那么多项式 \(F\) ( \(n\) 次)， \(G\) ( \(m\) 次)的乘积会得到一个 \(n + m\) 次多项式 \(H\) 就满足 \(H[k] = \sum\limits_{i = 0}^{k} F[i]G[k-i]\) ，按这样算多项式乘法就是 \(O(n^2)\) 的。 如果您是个明白人的话会发现多项式乘法就是一个加法卷积

洛谷P4238 多项式求逆： http://blog.miskcoo.com/2015/05/polynomial-inverse 注意： 直接在点值表达下做$B(x) \equiv 2B'(x) - A(x)B'^2(x) \pmod {x^n}$是可以的，但是一定要注意，这一步中有一个长度为n的和两个长度为(n/2)的多项式相乘，因此要在DFT前就扩展FFT点值表达的“长度”到2n，否则会出错（调了1.5个小时） 备份 版本1： 1 #prag\ 2 ma GCC optimize(2) 3 #include<cstdio> 4 #include<algorithm> 5 #include<cstring> 6 #include<vector> 7 #include<cmath> 8 using namespace std; 9 #define fi first 10 #define se second 11 #define mp make_pair 12 #define pb push_back 13 typedef long long ll; 14 typedef unsigned long long ull; 15 const int md=998244353; 16 const int N=2097152; 17 int rev[N]; 18 void init(int

1.傅里叶变换 傅里叶变换是一个很重要的变换方法。大部分人对傅里叶变换的理解就是，它实现了信号从时域到频域的转换，而从数学的角度来看，傅里叶变换其实就是一种基底变换（通俗地说就是改变原来的坐标系）。然而，不论从什么角度来理解傅里叶变换，我们只要记住，它的本质就是一个序列 \(f\) 到另一个序列的 \(F\) 转换（连续或离散）。 傅里叶变换的研究和应用都非常多，因此本文不再赘述相关的内容，如果想通俗且深入地理解傅里叶变换，我推荐 马同学 的博客。 一般的傅里叶变换通常指以下的公式： \[F(j\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}f(t)e^{-j\omega t}dt\] 为了和 离散傅里叶变换 区别，我们称其为 连续傅里叶变换 。 2.离散傅里叶变换DFT 由前文可知， 连续傅里叶变换 的公式如下： \[F(j\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}f(t)e^{-j\omega t}dt\] 现实中，我们一般无法得到连续的观察序列 \(f(t)\) ，只能通过采样的方式得到离散的子序列 \(f[k]\) 。比较严谨的定义是： 从连续的时间序列 \(f(t)\) 中按给定周期 \(T\) 采样 \(N\) 个点， \(f[0],f[1],\dots,f[N-1]\) ，这 \(N\) 个点组成了 \(f(t)\) 的一个离散子序列