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。
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。
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; }
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。
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。
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。
如果特定情况下需要，我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。
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。
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。
假设有一段10kHz的语言，现需要对2~3kHz之间的语言信号进行提取，要求1.5kHz及3.5kHz以上的频率需要有40dB的衰减
最近有朋友在研究Halcon中gen_gabor的函数，和我探讨，因为我之前也没有怎么去关注这个函数，因此，前前后后大概也折腾了有一个星期去模拟实现这个东西，虽然最终没有实现这个函数，但是也是有所收获，这里做一点总结，也算是最这个函数有个完美的收尾吧。
在研究RISC-V的指令集的时候，其指令是模块化的，这就为其指令的扩展提供了更多的可能性。下面仅代表我对RISC V的P扩展指令的一些理解。
C++20的标准已经差不多确定了, C++20的好多新特性, 在Rust 中很久以前就有实现了。
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。
AI 科技评论按：关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch，TensorFlow，Caffe还是Keras ？近日， 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章，对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下： 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
傅立叶变换是一种从完全不同的角度查看数据的强大方法：从时域到频域。 但是这个强大的运算用它的数学方程看起来很可怕。
随着信息学科的快速发展，以及大规模集成电路、超大规模集成电路和软件开发引起的计算机学科的飞速发展，自1965年快速傅里叶变换算法提出后，数字信号处理( digital signal processing，DSP)迅速发展成为一门新兴的独立的学科体系,这一学科已经应用于几乎所有工程、科学、技术领域，并渗透到人们日常生活和工作的方方面面。简言之，数字信号处理是把信号用数字或符号表示的序列，通过计算机或通用(专用)信号处理设备，用数字的数值计算方法对信号作各种所需的处理，以达到提取有用信息、便于应用的目的。
ARM应用软件的开发工具根据功能的不同，分别有编译软件、汇编软件、链接软件、调试软件、嵌入式实时操作系统、函数库、评估板、JTAG仿真器、在线仿真器等，目前世界上约有四十多家公司提供以上不同类别的产品。
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。
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：
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Dis
左上角，home标签下，找到layout进行设置/复位，可以设置各板块的显示与隐藏。其中有几个部分，请务必要显示
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：
# 来源：NumPy Essentials ch6 绘图函数 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def show(ori_func, ft, sampling_period = 5): n = len(ori_func) interval = sampling_period / n # 绘制原始函数 plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(np.arange(0,
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第33章 STM32F407不限制点数FFT实现 本章主
GNU Radio 自带的 FFT 模块使用起来不是很方便，这个模块要求输入和输出数据长度预先设定，且一旦设定后就要求前后的 block 与其具有相同长度的输入输出，并不满足我目前的需求，因此需要有必要重新自己做一个 FFT 和 IFFT OOT块。
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写个博客记录一下自己的蠢劲儿，之前我想用 FFT 模块做一些信号分析的东西，官方的 FFT 模块必须输入与 FFT 大小一致的数据，然后我也想到了使用 stream to vector 将流数据转换为固定长度的向量数据，然后再一次性喂给 FFT 模块，但是，stream to vector 模块我用的不对，导致 stream to vector 的输出连接 FFT 模块的那条线就一直是红色，我就以为官方的 FFT模块不好用，因此自己就做了 C++ OOT FFT 模块方便自己使用，今天突发奇想，官方做的应该不会有问题，会不会是我自己的使用不当，果真如此，这真是一次教训啊，做这个 FFT 花费了不少时间，既然是教训，那就吃亏是福吧。
随着VLMs规模的增大，用全参数更新来提高VLMs的对抗鲁棒性的传统对抗训练方法将导致高昂的计算和存储成本。近年来，由于在调整大规模预训练模型方面的显著成功，参数高效微调（PEFT）技术作为新型的适应范式受到了广泛关注。PEFT技术可以使用极小的额外可调参数调整VLMs，并且在性能上与FFT方法相当或更优。尽管PEFT技术在自然场景中取得了显著的成功，但在对抗攻击场景中的应用仍然很大程度上未被探索。但简单地在传统适应方法上应用对抗训练将导致1）防御性能有限和2）计算和存储成本高昂。为了验证作者的观点，作者在图2中可视化了不同对抗适应方法的对抗鲁棒性性能和可调参数数量。从结果中，作者发现FFT和UniAdapter等现有适应方法会导致大的参数成本。此外，LoRA、LP和Aurora对对抗攻击并不鲁棒。
近日，Facebook发布了PyTorch 1.8新版本，加入了对AMD ROCm的支持，可以不用去配置Docker在原生环境下运行。
FFT 即快速傅立叶变换。在很多计算机领域都用用处，例如数字图像处理、计算机网络。但他在算法竞赛中主要是用于多项式和生成函数相关的题目。
算法：有约束滤波器是在一定的约束条件下，其输出与一给定函数（通常称为期望输出）的差的平方达到最小，通过数学运算最终可变为一个托布利兹方程的求解问题。
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完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第32章 STM32F407的实数FFT的逆变换(支持单
算法：组合滤波器是先对图片添加椒盐噪声，先采用中值滤波器进行去噪处理，然后采用巴特沃斯低通滤波和同态滤波混合滤波器进行图像处理。
算法：图像经过傅里叶变换、逆傅里叶变换后，可以恢复到原始图像。逆傅里叶变换应用在图像复原、图像重构、图像水印等领域。
算法：无约束滤波器是对退化的图像进行二位傅里叶变换；计算系统点扩散函数的二位傅里叶变换；引入 H（fx,fy）计算并且对结果进行逆傅里叶变换。
本篇改编自 Eric Steven Raymond 的《提问的艺术》 在Lady的GPU应用技术开发QQ群里，当提出一个技术问题时，你能得到怎样的回答？ 这取决于挖出答案的难度，同样取决于你提问的方法
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大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第29章 ST
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。
AD7606是ADI公司的16位、8通道同步采样AD芯片，并行采样率高达200KSPS（AD7616是16位、16通道、1MSPS）。在电力线路测量和保护系统中，需要对多相输配电网络的大量电流和电压通道进行同步采样，AD7606是目前电力系统中最常用的ADC采样芯片之一。
CSDN移动将持续为您优选移动开发的精华内容，共同探讨移动开发的技术热点话题，涵盖移动应用、开发工具、移动游戏及引擎、智能硬件、物联网等方方面面。如果您想投稿、参与内容翻译工作，或寻求近匠报道，请发送邮件至tangxy#csdn.net（请把#改成@）。 ---- 随着WWDC 2015的举行，Swift 2.0面世，不仅带来了更多的新特性，更被苹果寄予厚望，有可能代替Objective-C成为iOS平台的标准开发语言。那么Swift能否替代Objective-C成为新的王者？现有的项目是否需要迁移？我们
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