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。
一直觉得C语言较其他语言最伟大的地方就是C语言中的指针，有些人认为指针很简单，而有些人认为指针很难，当然这里的对简单和难并不是等价于对指针的理解程度。 为此在这里对C语言中的指针进行全面的总结，从底层的内存分析，彻底让读者明白指针的本质。 建议大家静下心来再复习一遍。 01 指针变量 首先读者要明白指针是一个变量，为此作者写了如下代码来验证之： #include "stdio.h" int main(int argc, char **argv) { unsigned int a = 10; unsigned int *p = NULL; p = &a; printf("&a=%d\n",a); printf("&a=%d\n",&a); *p = 20; printf("a=%d\n",a); return 0; }
Vivado HLS提供了IP Library，这个C Library使得HLS可以直接由相应的C代码推断出Xilinx的IP，从而保证了高质量的FPGA实现。这个IP Library包含的IP如下表所示（表格来源：ug902(V2019.2),Table 26）。可以看到FFT、FIR、DDS和SRL等都包含其中。
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。因此导致DFT被发现以来，在很长的一段时间内都不能被应用到实际工程项目中，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。
按照惯例，编程语言一般都会有一个或霸气（python：蟒蛇），或犀利（Go），或文艺范（java）的名字，至少是一个看上去像单词的名字-不论是否之前就有这个现成的单词，抑或是人为拼凑的一个单词或缩写。
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。
离散傅里叶变换的原理是将原本非周期的信号复制扩展为周期信号，在实际的数字电路处理中，处理的信号是有限长的，取长度为N，即N为信号
本篇文章主要介绍了将录音从时域数据转化成频域数据的方法。
本书编写了300多个实用而有效的数值算法C语言程序。其内容包括：线性方程组的求解，逆矩阵和行列式计算，多项式和有理函数的内插与外推，函数的积分和估值，特殊函数的数值计算，随机数的产生，非线性方程求解，傅里叶变换和FFT，谱分析和小波变换，统计描述和数据建模，常微分方程和偏微分方程求解，线性预测和线性预测编码，数字滤波，格雷码和算术码等。全书内容丰富，层次分明，是一本不可多得的有关数值计算的C语言程序大全。本书每章中都论述了有关专题的数学分析、算法的讨论与比较，以及算法实施的技巧，并给出了标准C语言实用程序。这些程序可在不同计算机的C语言编程环境下运行。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第30章 STM32F429复数浮点FFT（支持单精度和
当前复数FFT函数支持三种数据类型，分别是浮点，定点Q31和Q15。这些FFT函数有一个共同的特点，就是用于输入信号的缓冲，在转化结束后用来存储输出结果。这样做的好处是节省了RAM空间，不需要为输入和输出结果分别设置缓存。由于是复数FFT，所以输入和输出缓存要存储实部和虚部。存储顺序如下：{real[0], imag[0], real[1], imag[1],………………} ，在使用中切记不要搞错。
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：
士人有百折不回之真心，才有万变不穷之妙用。立业建功，事事要从实地着脚，若少慕声闻，便成伪果；讲道修德，念念要从虚处立基，若稍计功效，便落尘情。 ——菜根谭
2D DFT变换在数字图像处理中有着重要应用，本文记录相关概念和简单应用。 简介 傅里叶变换 是一种分析信号的方法， 将时域信号在频域的基中重新表示，而在频域中可能会有时域难以实现的操作效果。 对于数字图像处理来说，离散的 2D 傅里叶变换是更加实用的理论，根据傅里叶变换的性质 我们可以使用傅里叶变换进行时域的卷积、相关等操作 2D 傅里叶变换 1D 傅里叶变换是将时域信号用频域空间的基——不同频率的正弦、余弦波表示后的结果，那么 2D 傅里叶变换本质是什么呢 一维傅里叶变换 回顾一维傅里叶变
对于计算机系统中，无法处理连续的过程，因此离散化为离散傅里叶变换DFT（Discrete Fourier Transform）：
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第30章 STM32H7复数浮点FFT（支持单精度和双精
十一长假将至，8天的超长假期，影迷小伙伴们是不是在摩拳擦掌准备去看国庆档电影啦？
2、实时性要求非常高的地方，需要汇编语言，比如FFT算法。有关介绍移步：STM32单片机-输入捕获、FFT测频。
小林：这其实非常直接, 定义一个简单结构和相关的算术函数就可以了。C99 在标准中支持复数类别。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第27章 FFT的示波器应用 特别声明：本章节内容整理自
给定一个以秒为单位的时间t，要求用 “< H> :< M> :< S> ”的格式来表示这个时间。< H> 表示时间，< M> 表示分钟， 而< S> 表示秒，它们都是整数且没有前导的“0”。例如，若t=0，则应输出是“0:0:0”；若t=3661，则输出“1:1:1”。
数字信号在我们生活中随处可见，自然而然地就会涉及到对于数字信号的处理，最为典型的一个应用就是示波器，在使用示波器的过程当中，我们会通过示波器测量到信号的频率以及幅值，同时我们也可以通过示波器对测量到的信号进行 FFT ，从而能够观察到待测信号的频谱，方便直观的看出信号的高频分量和低频分量，从而帮助我们去除信号中携带的噪声。而在嵌入式方面的应用，我们可以直接使用 DSP 芯片对信号进行处理，同时， ARM 公司推出的 Cortex-M4F 内核是带有 FPU ,DSP 和 SIMD 单元的，针对于这些单元也增加了专用的指令，指令如下图所示：
快速傅里叶变换C++递归算法实现 网上有些算法资料经测试运行结果是错误的，虽然代码的使用的是非递归形式。为了方便验证快速傅里叶变换的准确性，我提供了自己设计的递归算法。 基于时域抽取的“基2”快速傅里叶变换算法代码： Fouier.h文件: #pragma once #include"Complex.h" class Fouier { Complex * data; void fft(int start,int step,int len); Complex W(int k,i
从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。 下面就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。 一、傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小波的道路上。 下面我们主要将傅里叶变换的不足。即我们知道傅里叶变化可以分析信号的频谱，那么为什么还要提出小波变换？答案“对非平稳
从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，完全可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。（反正题主要求的是通俗形象，没说简短，希望不会太长不看。。） 一、傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小波的道路上。（在第三节小波变换的地方我会再形象地讲一下傅里叶变换）
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了著名的“百钱买百鸡问题”：鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁、母、雏各几何？
Cooley－Tukey算法差别于其它FFT算法的一个重要事实就是N的因子能够随意选取。这样也就能够使用N＝r S的Radix－r算法了。最流行的算法都是以r＝2或r＝4为基的，最简单的DFT不须要不论什么乘法就能够实现。比如：在S级且r＝2的情形下，下列索引映射的结果是：
主要是 回复 给我发邮件以及QQ上询问的朋友们的一些疑问和需求，这里稍作回复一下。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
4、将一个数拆分成三个数，求这三个数最大的乘积（动态规划）。扩展：拆分成n个数，其实有结论的，网上可以搜。最好拆分多个3。
编写题解 1060: 二级C语言-同因查找 题目描述： 求出10至1000之内能同时被2、3、7整除的数，并输出。 关键代码：（能同时被2、3、7整除的数）
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。 本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识。 FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourie
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。
我身边有些朋友说现在在学校学习什么拉氏变换，Z变换，傅立叶变换没有用，传递函数没有用，差分方程没有用，只是纸上谈兵，我这里先就传递函数和拉氏变换和差分方程介绍几点不自量力的看法，我们学习拉氏变换主要是为了从脱离时域，因为时域分析有它的难度指数，我们从时域映射到S域，目的只有一个，那就是简化计算，正如我们在时域要计算卷积过来，卷积过去，我们把它映射到S域过后，就是乘积过来积乘过去，相对来说，乘积要比卷积的积分要温柔的多，然后我们在S域里面得到结论过后，再将其反映射回到时域，然后自然地在时域使用其所得的结论了。
已有一个已正序排好的9个元素的数组，今输入一个数要求按原来排序的规律将它插入数组中。
$$ \begin{array}{l} \int_{-l}^{l} \cos \frac{n \pi x}{l} \cos \frac{m \pi x}{l} \mathrm{~d} x &=&\frac{1}{2} \int_{-l}^{l} \cos \frac{(n+m) \pi x}{l}+\cos \frac{(n-m) \pi x}{l} \mathrm{~d} x \\ &=&\left.\left(\frac{l}{2(n+m) \pi} \sin \frac{(n+m) \pi x}{l}+\frac{l}{2(n-m) \pi} \sin \frac{(n-m) \pi x}{l}\right)\right|_{-l} ^{l} \\&=&0 \end{array} $$
输入为多行，每行为一个字符串，字符串只由字母、数字和空格组成，每个字符串长度不超过80。
输入的电压信号经耦合电路后送至前端放大器，前端放大器将信号放大，以提高示波器的灵敏度和动态范围。放大器输出的信号由取样/保持电路进行取样，并由 A/D 转换器数字化，经过 A/D 转换后，信号变成了数字形式存入存储器中，微处理器对存储器中的数字化信号波形进行相应的处理，并显示在显示屏上。这就是数字存储示波器的工作过程。
某侦察队接到一项紧急任务，要求在A、B、C、D、E、F六个队员中尽可能多地挑若干人，但有以下限制条件： 1)A和B两人中至少去一人； 2)A和D不能一起去； 3)A、E和F三人中要派两人去； 4)B和C都去或都不去； 5)C和D两人中去一个； 6)若D不去，则E也不去。 问应当让哪几个人去？
小林：它是保留起来允许可能有某些函数有多个不同名字的进入点, 就象 FOR-TRAN 那样。据所有人所知, 它从没被实现过 (也没人记得为它设想的语法是怎样的)。它被放弃了, 也不是 ANSI C 的关健字。
一个自然数被8除余1,所得的商被8除也余1, 再将第二次的商被8除后余7,最后得到一个商为a. 又知这个自然数被17除余4.所得的商被17除余15, 最后得到一个商是a的2倍. 求这个自然数.
最近看到一篇文章讲IMAGE DECOMPOSITION，里面提到了将图像分为Texture layer和Structure layer，测试了很多方法，对于那些具有非常强烈纹理的图像，总觉得用TV去燥的方法分离的结果都比其他的方法都要好（比如导向、双边），比如下图：
http://blog.csdn.net/iamoyjj/archive/2009/05/15/4190089.aspx
从今天开始，给大家分享c语言里面的函数本质及其使用；我估计大多读者看到这个，都认为c语言函数里面有啥可讲的，其实在学习过程中千万不要小看每一个知识点，因为每一个小的知识点都是给你在做项目之前打牢基础，很多人肯定会遇到过这种情况，在做项目写代码的时候，诶！用什么方法才能实现我要的功能以及这种写法怎样表示，甚至一些基础的语法错误都会有（严重的话，一些最为基本的错误都解决不了，发现不了。），归根到底还是基础不牢，其实这样做起项目来比较痛苦的（不过这会让你注视到c语言功底的重要性了）。好了，废话就不多说了，开始今天的主题分享！
做完FFT（快速傅里叶变换）后，可以在频谱上看到清晰的四条线，信号包含四个频率成分。
给年份year，定义一个宏，以判别该年份是否闰年。提示：宏名可以定义为LEAP_YEAR，形参为y，既定义宏的形式为 #define LEAP_YEAR(y) （读者设计的字符串）
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