开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

基于fftw3 r2c和c2c的二维双阵DFT比较

是指使用fftw3库中的r2c和c2c方法来进行二维双阵离散傅里叶变换（DFT）。这两种方法在计算傅里叶变换时使用不同的数据存储方式和计算策略。

r2c (real to complex)方法：该方法适用于输入信号是实数时的情况。它将实数输入转换为复数输出，通过将输入矩阵中的实数对称性利用起来，减少了计算量。r2c方法只需计算一半的频谱，另一半可以通过共轭对称性得到。
c2c (complex to complex)方法：该方法适用于输入信号是复数时的情况。它将复数输入转换为复数输出，不利用输入信号的对称性。c2c方法需要计算全部频谱。

这两种方法各有优势，选择使用哪种方法取决于输入信号的性质和应用场景。通常情况下，如果输入信号是实数且具有对称性，则可以使用r2c方法来提高计算效率；如果输入信号是复数或没有对称性，则需要使用c2c方法。

在云计算领域，可以使用腾讯云提供的云服务器进行高性能计算任务。腾讯云提供了多种适用于云计算的产品，如云服务器（ECS）、云数据库（CDB）、云存储（COS）等。具体使用哪个产品取决于实际需求。

参考链接：

FFTW官方网站：http://www.fftw.org/
腾讯云云服务器产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云存储产品介绍：https://cloud.tencent.com/product/cos

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

BM3D算法「建议收藏」

BM3D（Block-matching and 3D filtering，3维块匹配滤波） 2007-TIP-Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering

01

R2Cplus软路由写入第三方固件全过程

因互联网上固件种类很多，而且对于新人来说并不具备独立编译固件的能力，建议使用第三方固件方便快捷

02

R2Cplus软路由写入第三方固件全过程

因互联网上固件种类很多，而且对于新人来说并不具备独立编译固件的能力，建议使用第三方固件方便快捷

05

CMake 秘籍（五）

每个项目都必须处理依赖关系，而 CMake 使得在配置项目的系统上查找这些依赖关系变得相对容易。第三章，检测外部库和程序，展示了如何在系统上找到已安装的依赖项，并且到目前为止我们一直使用相同的模式。然而，如果依赖关系未得到满足，我们最多只能导致配置失败并告知用户失败的原因。但是，使用 CMake，我们可以组织项目，以便在系统上找不到依赖项时自动获取和构建它们。本章将介绍和分析ExternalProject.cmake和FetchContent.cmake标准模块以及它们在超级构建模式中的使用。前者允许我们在构建时间获取项目的依赖项，并且长期以来一直是 CMake 的一部分。后者模块是在 CMake 3.11 版本中添加的，允许我们在配置时间获取依赖项。通过超级构建模式，我们可以有效地利用 CMake 作为高级包管理器：在您的项目中，您将以相同的方式处理依赖项，无论它们是否已经在系统上可用，或者它们是否需要从头开始构建。接下来的五个示例将引导您了解该模式，并展示如何使用它来获取和构建几乎任何依赖项。

02

数字图像处理学习笔记（十三）——傅里叶变换

空间域抽样间隔和频域间隔之间的关系

02

R2S软路由使用过后体验观感

首先R2S的有两个口,一个WAN,一个LAN,跑500M是绰绰有余的,由于我家网络是千兆,所以说跑不满（哭唧唧）,由于目前用的J4125作为办公小主机,暂不用作软路由,目前我手上这台J4125也不符合我的性能要求,今天在观望,找到了一个J4125双通道4网口2.5G的,这个对于我的需求满足了,下一步入手.

03

matlab命令，应该很全了！「建议收藏」

1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。

02

卷积神经网络中的傅里叶变换：1024x1024 的傅里叶卷积

卷积神经网络 (CNN) 得到了广泛的应用并且事实证明他是非常成功的。但是卷积的计算很低效，滑动窗口需要很多计算并且限制了过滤器的大小，通常在 [3,3] 到 [7,7] 之间的小核限制了感受野（最近才出现的大核卷积可以参考我们以前的文章），并且需要许多层来捕获输入张量的全局上下文（例如 2D 图像）。图像越大小核的的表现就越差。这就是为什么很难找到处理输入高分辨率图像的 CNN模型。

03

双边滤波加速「建议收藏」

双边滤波器是同时考虑空间域和值域信息的类似传统高斯平滑滤波器的图像滤波、去噪、保边滤波器。其模板系数是空间系数d与值域系数r的乘积。其思想是：空间系数是高斯滤波器系数，值域系数为考虑了邻域像素点与中心像素点的像素值的差值，当差值较大时，值域系数r较小，即，为一个递减函数（高斯函数正半部分），带来的结果是总的系数w=d*r变小，降低了与“我”差异较大的像素对我的影响。从而达到保边的效果，同时，有平滑的作用。

01

又进化了！全志T113智能家居86盒圆屏版（圆屏加一体化驱动板+CNC外壳+炫酷LVGL UI）

萨纳兰的黄昏在86盒的原作者FanHuaCloud大佬加持下，又给86盒挖了个新坑，为了解决之前ESP32所驱动圆屏只能播放MJPEG并且帧率较低的尴尬问题，集圆屏加一体化驱动板+外壳+炫酷LVGL UI于一身的圆形86盒横空出世，并命名其为——T113太极派。

01

从DTFT到DFS，从DFS到DFT，从DFT到FFT，从一维到二维

因为要移植CSK得写快速傅里叶变换的算法，还是二维的，以前在pc平台上只需调用库就可以了，只是有点印象原信号和变换之后代表的是什么，但是对于离散傅里叶变换的来龙去脉忘得已经差不多了，最近要用到，于是重新来学习一遍，翻出了自己大三当时录的吴镇扬老师讲的数字信号处理的视频，DFT-FFT这里老师讲了有10讲之多，但每讲都不是很长，20分钟左右，这里记录一下学习的过程，前面的推导有点多，简书又打不了公式，mathtype的直接复制也不过来，截图又太麻烦，也为了自己再推导一遍，手写了前面一部分的内容。图片形式传上来。简单说几句：DTFT有了之后为什么还要搞出来一个DFT呢，其根本原因就是因为DTFT的频域是连续的，无法用计算机进行处理。根据我们之前得到的的傅里叶变换的规律：

04

基于傅里叶变换的音频重采样算法 (附完整c代码)

如果特定情况下需要，我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。

04

OpenCV 图像分析之 —— 频域变换

图像可以转换到其他空间进行分析和处理，本文记录 OpenCV 分析算子中的频域变换相关内容。离散傅里叶变换定义对于任意以离散参数为索引的数值集合，都可以通过与连续傅里叶变换相似的方法来定义离散傅里叶变换(DFT)。对于N个复数 {x_{0}, x_{1}, x_{2}, /ldots, x_{N-1}} ,一维 DFT 由如下公式(其中 i=/sqrt{-1} ): g_{k}=\sum_{n=0}^{N-1} f_{n} e^{-\frac{2 \pi i}{N} k n} 相似的，对于二维数

02

OpenCV两种畸变校正模型源代码分析以及CUDA实现

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正，有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法，其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法。普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap()，鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap()。两种方法算出映射Mapx和Mapy后，统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像。 1. FishEye模型的畸变校正。

08

R2Cplus软路由配置访问国外网站插件Passwall篇

PassWall 是Lineol 基于ShadowsocksR-Plus 修改的OpenWrt 访问国外网站插件。

05

第一性原理计算框架 CONQUEST 的安装与测试

随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升，基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。但是一般来说这样的模拟对一个包含成千上万的原子、电子而言，所需的计算框架是非常复杂的，计算代价是相当昂贵的。比如为人所熟知的商用类型第一性原理计算框架 VASP 授权通常需要五六万人民币以上，而且在一个普通超算集群上计算一个完整的体系结构（超过 1,000 个原子）可能需要几周，甚至几个月。无论是软件授权成本，还是时间成本，都比较高昂。对于想学习和实践第一性原理计算的小伙伴而言，当然也有比较节省的方式。首先软件可以选用免费的开源第一性原理计算框架，比如说本文中即将介绍到的 CONQUEST，以及 ABINT，SMASH 和 QUANTUM ESPRESSO 等。

07

OpenCV - 矩阵操作 Part 1

参数说明src1图像1alpha图像1 权重（例如 0.5）src2图像2beta图像2 权重（例如 0.5）gamma附加偏置

02

R2Cplus软路由配置插件Passwall篇

PassWall具有分流、故障转移、自动恢复的功能，搭配自带的HaProxy负载均衡极大的保证了访问网站的稳定性与安全性

00

【数字图像】数字图像傅立叶变换的奇妙之旅

数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：

01

机器视觉系统硬件：工业相机

相机是机器视觉系统的核心部件，广泛应用于各个领域，如生产监控、测量任务和质量控制等。工业相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用，这是因为它们必须能够应对各种复杂多变的外部影响，如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。工业相机的种类有很多，下图是常见的一些分类方式。下文将详细介绍几种常用类型的工业相机。

01

手撕OpenCV源码之filter2D(一)

在上篇的GaussianBlur中提到,gaussianBlur使用的是filter2D的实现,因此上篇仅仅描述了高斯滤波器的生成细节,并没有针对滤波的计算细节及代码实现进行分析.本篇将详细介绍OpenCV中滤波的实现细节.

02

量子化学软件Amesp简介

Atomic and molecular electronic structure program (Amesp)是由张英峰独立开发的一款GTO框架的闭源免费的量子化学软件，软件由Fortran语言编写，软件网址为www.amesp.xyz。Amesp软件支持多种WFT方法和DFT方法及其一阶和二阶解析导数，可进行几何结构优化以及振动分析，支持激发态计算，并可以考虑溶剂化以及相对论效应。同时可以使用RI和COSX等近似方法加快能量和能量导数的计算。SCF采用多种方法提高收敛的稳定性和速度，具体的功能介绍如下:

01

OpenCV应用 | 基于相位相关法的图像拼接介绍与演示(附源码)

相位相关（phase correlate）可以用于检测两幅内容相同的图像之间的相对位移量。可用于对齐图像，不具备光照不变性。它是基于傅立叶变换的位移定理：一个平移过的函数的傅立叶变换仅仅是未平移函数的傅立叶变换与一个具有线性相位的指数因子的乘积，即空间域中的平移会造成频域中频谱的相移。它的公式定义为：设二维函数（图像）f(x,y)的傅立叶变换为F(u,v)，即DFT[f(x,y)]=F(u,v)，如果f(x,y)平移(a,b)，则平移后的傅立叶变换为：

04

BM3D算法相关笔记

主要原因就在于，三维矩阵中，第一维度代表行，第二维度代表列，第三维度代表页，当第三维度为1时，代表只有1页，自然缩减为二维。当第一维度为1时，代表只有一行，但是每页都有，所以，从物理的角度没有缩减为二维。

01

R可视乎|等高线图

等高线图（contour map）是可视化二维空间标量场的基本方法[1]，可以将三维数据使用二维的方法可视化，同时用颜色视觉特征表示第三维数据，如地图上的等高线、天气预报中的等压线和等温线等。假设

02

傅里叶变换理论与应用

$$ \begin{array}{l} \int_{-l}^{l} \cos \frac{n \pi x}{l} \cos \frac{m \pi x}{l} \mathrm{~d} x &=&\frac{1}{2} \int_{-l}^{l} \cos \frac{(n+m) \pi x}{l}+\cos \frac{(n-m) \pi x}{l} \mathrm{~d} x \\ &=&\left.\left(\frac{l}{2(n+m) \pi} \sin \frac{(n+m) \pi x}{l}+\frac{l}{2(n-m) \pi} \sin \frac{(n-m) \pi x}{l}\right)\right|_{-l} ^{l} \\&=&0 \end{array} $$

08

NPJ Comput. Mater.｜CCDCGAN: 用于晶体结构逆向设计的约束晶体深度卷积生成对抗网络

今天给大家介绍德国法兰克福材料科学研究所的Teng Long等人在npj computational materials上发表的文章“Constrained crystals deep convolutional generative adversarial network for the inverse design of crystal structures”。自主发现具有理想性能的材料是材料科学的最终目标之一，目前的研究主要集中在基于密度泛函理论（Density Functional Theory,DFT）计算的高通量筛选(high-throughput,HTP)和基于机器学习的物理属性模拟。本文建立了一个生成模型，通过优化潜在空间的形成能来预测不同的稳定晶体结构。

01

利用Uni-Mol升级版进行高精度量子化学属性预测

今天为大家介绍的是来自Guolin Ke团队的一篇论文。近年来，在深度学习领域的发展已经在加快量子化学（QC）属性预测方面取得了显著进展，其通过消除了昂贵的电子结构计算需求，大大提高了效率。然而，之前的方法主要是基于一维的SMILES序列或二维的分子图进行学习，但这些方法未能实现高精度预测。这是因为QC属性主要依赖于通过电子结构方法优化的三维平衡构象，这与序列型和图形型数据截然不同。

01

DCT 离散余弦变换

DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要运用于数据或图像的压缩。由于DCT能够将空域的信号转换到频域上，因此具有良好的去相关性的性能。DCT变换本身是无损的且具有对称性。对原始图像进行离散余弦变换，变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零。将变换后的DCT系数进行门限操作，将小于一定值得系数归零，这就是图像压缩中的量化过程，然后进行逆DCT运算，可以得到压缩后的图像。

02

SSE图像算法优化系列十一：使用FFT变换实现图像卷积。

本文介绍了如何利用深度学习的卷积核对图片进行特征提取和识别。首先介绍了传统卷积神经网络的基本原理和实现，然后详细讲解了如何使用深度学习中的卷积核对图片进行特征提取和识别，并提供了详细的实现流程和代码示例。

09

NumPy 基础知识：6~10

除其他事项外，傅立叶分析通常用于数字信号处理。这要归功于它在将输入信号（时域）分离为以离散频率（频域）起作用的分量方面如此强大。开发了另一种快速算法来计算离散傅里叶变换（DFT），这就是众所周知的快速傅里叶变换（FFT），它为分析及其应用提供了更多可能性。 NumPy 针对数字计算，也支持 FFT。让我们尝试使用 NumPy 在应用上进行一些傅立叶分析！注意，本章假定不熟悉信号处理或傅立叶方法。

01

数字电路实现中的DRC

数字实现硅农大方向可分为前端后端或中端后端，再细分可分为综合、DFT、形式验证、PR, PV, PI, STA 等，细分之后各工种缝扣子的缝扣子，挂衣领的挂衣领，相互有了差别，但是不论哪一个工种，都会涉及到一个词叫DRC: Design Rule Check.

03

MIT-线性代数笔记（7-11）

找出“主变量”pivotvariables，主列，即主元所在的列，其他列，称为自由列。（自由列表示可以自由或任意分配数值，列2和列4的数值是任意的，因此x2和x4是任意的，可以自由取）。

01

均值滤波的实现方法，并做输出代码分享

textPad = Text(all,font=('宋体', 14), undo=True)

02

NetApp运维使用手册

NetApp 系统为各种不同平台上的用户提供了对全部企业数据的无缝访问。NetApp全系列光纤网络存储系统在文件访问方面支持NFS 和CIFS，在块存储访问方面支持FCP 和iSCSI，确保您可以非常方便地将NetApp 存储系统集成到NAS 或SAN 环境中，并且保护原来的信息。 NetApp 系统运行高效的Data ONTAP™ 微核操作系统，用于将UNIX®、Windows®、NAS、光纤通道和iSCSI SAN 以及Web 数据合并到中央位置。NetApp 企业存储系统是一套可扩展的、经过实践检验的高可用性网络存储系统套件，安装、配置和管理起来十分简便，是行业中总拥有成本(TCO) 最低、投资回报率(ROI) 最高的产品之一。

05

OpenCV - 矩阵操作 Part 2

当应用于矩阵时，src的每个元素都与upperb和lowerb中的对应元素进行校验。如果src中的元素在由upperb和lowerb给出的值之间，则dst的相应元素设置为255；否则设置为0。

02

线性码

线性码是一类非常重要的分组码，是讨论各种码的基础。线性码的编码方案和译码方案都非常简单。许多特殊的线性码都具有非常好的性质，绝大多数的已知好码都是线性码。

02

【OpenCV】Chapter6.频率域图像滤波

OpenCV 中的cv.dft()函数也可以实现图像的傅里叶变换，cv.idft()函数实现图像傅里叶逆变换。

03

大数据图：循环点阵

本文的内容最初由Marko Rodriguez和Bobby Norton在Aurelius博客上共同撰写。

06

ExcelVBA 批量生成工作表并随机生成成绩表

'有时候我的制作教程的过程中需要一些随机的数据，如成绩表，有时也需要很多表，不想一个一个建立工作表，所以为了方便

02

傅里叶变换有什么用？

我在上两篇文章「手把手教你编写傅里叶动画」、「傅里叶动画专辑欣赏」中介绍了傅里叶级数的本质以及编写了一些有趣的傅里叶动画，主要讲述了周期性函数究竟是如何一步步被分解成正余弦函数的和的。但是，不幸的是我们在工程中使用的一些函数往往会有一些非周期性函数，那么我们该如何用三角函数来描述它们呢，这就是今天我要讲述的傅里叶变换。

02

CONQUEST 编译安装指南 Intel 篇

虽然笔者写过 ARM 比 Intel CPU 要有低功耗、高性能等优势，但是目前来说 Intel 芯片仍然是主流，毕竟大部分实验室所使用的服务器、工作站以及个人普通 PC 基本上都是 Intel 芯片。在 Intel 平台我们可能对于软件和依赖库的支持不需要太担心，正常来说不管 Linux 或者 Unix 系统都会有。这里笔者采用 Ubuntu Server 20.04 来举例介绍 Intel 平台下 CONQUEST 的编译安装。

05

离散傅里叶变换

离散傅里叶变换 #include<iostream> #include<math.h> using namespace std; #define PI 3.14159265354 struct complex{ double r,i; }; complex multi(complex a,complex b){ complex tmp; tmp.r=a.r*b.r-a.

03

matlab基础与常用语法

摘自数学建模清风课程 %% Matlab基本的小常识 % (1)在每一行的语句后面加上分号(一定要是英文的哦;中文的长这个样子；)表示不显示运行结果 a = 3; a = 5 % (2)多行注释:选中要注释的若干语句,快捷键Ctrl+R % a = 3; % a = 5 % (3)取消注释:选中要取消注释的语句,快捷键Ctrl+T % 我想要取消注释下面这行 % 还有这一行 % clear可以清楚工作区的所有变量 clear % clc可以清除命令行窗口中的所有文本,让屏幕变得干净 clc % 所

01

年度最高奖金【双百万】：2021年全国人工智能大赛开赛啦

赛题支持单位：东南大学移动通信国家重点实验室、北京邮电大学-中国移动研究院联合创新中心

01

MATLAB实现图像的傅立叶变换

傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它能够定量地分析诸如数字化系统、采样点、电子放大器、卷积滤波器、噪音和显示点等的作用。通过实验培养这项技能，将有助于解决大多数图像处理问题。对任何想在工作中有效应用数字图像处理技术的人来说，把时间用在学习和掌握博里叶变换上是很有必要的。

01

LeetCode周赛328，官方练习场

这次是LeetCode周赛第328场，这一次同样是官方的福利场。所有通过一题的同学都可以获得官方的学习专属福利。

02

MATLAB命令大全+注释小结

一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。 2、who 可以查看当前工作空间变量名， whos 可以查看变量名细节。 3、功能键：功能键快捷键说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入方向左键 Ctrl+B

04

声源定位系统设计（一）——MVDR波束形成算法「建议收藏」

下一篇：声源定位系统设计（二）——MUSIC算法以及Python代码实现将讲述本篇博客中算法的代码实现以及另一种波束形成算法。

05

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭