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。
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。
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。
摘要:12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
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; }
写在前面 算法,对于iOS开发者来说,既熟悉又陌生。首先,在iOS开发过程中,对算法要求不高,用到算法时候也是少之甚少,除非是一些接近底层开发需要用到一些算法。但是,算法作为基础,又是开发者的必备技能,尤其是求职面试中一项重要考察指标。 遂,笔者在此整理一下常用的算法,以供后用。 算法中的概念 排序算法稳定性:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不变,即在原序列中,ri=rj,且ri在rj之前,而在排序后的序列中,ri仍在rj之前,则称这种排序算法是
上篇文章说到了冒泡排序,这篇文章讲解一下选择排序算法。具体内容还是从算法实现思想、时间复杂度、算法稳定性以及算法实现四个方面介绍。 1 算法实现思想 1、n个记录的文件的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果; 2、初始状态:无序区为R[1..n],有序区为空; 3、第1趟排序: 在无序区R[1..n]中选出关键字最小的记录R[k],将它与无序区的第1个记录R[1]交换,使R[1..1]和R[2..n]分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区; 4、第i趟排序:第i趟排序开
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。
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。
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。
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
作为经典的面向过程的静态语言,可以说老一代程序员几乎都接触过C语言,一般而言,C语言编写的代码需要通过编译、链接最终形成可执行的文件,这些行为由编译器完成,开发人员只需编写代码即可。
上篇文章说到了冒泡排序,这篇文章讲解一下快速排序算法。具体内容还是从算法实现思想、时间复杂度、算法稳定性以及算法实现四个方面介绍。 1 算法实现思想 1、设置两个变量i、j,排序开始的时候:i=0,j=N-1; 2、以第一个数组元素作为关键数据,赋值给key,即key=A[0]; 3、从j开始向前搜索,即由后开始向前搜索(j--),找到第一个小于key的值A[j],将A[j]和A[i]互换; 4、从i开始向后搜索,即由前开始向后搜索(i++),找到第一个大于key的A[i],将A[i]和A[j]互换;
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。
归并排序算法是一种思想挺有意思的排序算法。具体内容还是从算法实现思想、时间复杂度、算法稳定性以及算法实现四个方面介绍。 1 算法实现思想 1、第一步:申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列; 2、第二步:设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置; 3、第三步:比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间,并移动指针到下一位置; 4、重复步骤3直到某一指针超出序列尾; 5、将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。 2 举例说明 :假设存在数列:{
大概十五年前,曾经写过一个C语言版本的类似代码。核心思想是:在乘法竖式计算过程中,每次的进位实际上是可以超过一位的,虽然老师从来没有这么教过。 这样的操作在Python中是没有必要的,因为Python
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排序算法是计算机科学中的重要部分,它们在数据处理和算法设计中起着关键作用。在C语言编程开发中,掌握不同的排序算法及其实现方法对于提高代码质量和性能至关重要。本文将围绕C语言中的排序算法展开讨论,介绍几种常见的排序算法及其实现方法。
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。
解题思路:读者看着道题的时候,首先要知道什么时指针,指向指针的指针应该怎么用,一般在开发中不这样用,读者要看明白,这个很锻炼思维的。
这道理放在C语言学习上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数,我们大多数人想要从C语言小白进阶到高手,需要经历的是日积月累的学习。
1. 从序列的起始位置开始,比较相邻的两个元素。 2. 如果前一个元素大于后一个元素,交换它们的位置。 3. 继续遍历序列,直到序列的末尾。 4. 重复步骤1至3,直到整个序列有序。
脑电波是一类由大脑中局部群体神经元同步放电所形成的具有时空特征的脑电活动电波。德国医生汉斯·伯格(Hans Berger)在1924年首次在人的头骨上记录到脑电波图(electroencephalography,EEG)。心理学研究表明,人类的认知和感知可以通过脑电波来表达。当大脑的嗅觉、听觉、视觉、味觉及触觉神经受到刺激时,其刺激反应信号可以通过脑电波表达出来,从而揭示感官和人员之间的心理关联性。其中大量研究展示了使用脑电信号连续确定个人舒适感的可行性,并且可以得到更加客观的数据。近来则有研究表明触觉刺激与脑电波的θ,α,β这三个频段均存在关联性。
如果特定情况下需要,我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。
y ( 0 ) = ∑ 0 N h ( i ) x ( i ) y(0)=\sum _{0}^Nh(i)x(i) y(0)=∑0Nh(i)x(i)
1 冒泡算法,对于我们来说是再熟悉不过啦,虽说在真正的开发过程中用之甚少,但对于求职面试,还是蛮有用的。 遂,笔者简单记录一下,增加不同语言的实现方法。 2 算法实现思想: 1、比较相邻的元素,若第一个比第二个大,就交换这两个元素的位置; 2、对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对,但除了最后一个元素; 3、持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较。 时间复杂度:min = O(n),max =O(n^2); 算
在这儿那桶排序为例目的不是向大家介绍基数排序这种排序方式,是想通过基数排序的实现来展现Python的简洁与优雅。在这儿先简单的介绍一下基数排序,至于具体的内容会在排序算法的章节里详细的介绍冒泡排序、选择排序、合并排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序等不同时间复杂度的排序算法,今天先简单的了解一下。 基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sort)或bin sort,顾名思义,它是透过键值的部份资讯,将要
前面提及到《大话音频变声原理 附简单示例代码》与《声音变调算法PitchShift(模拟汤姆猫) 附完整C++算法实现代码》
伪随机数概念在我大学一年级接触C语言基础的时候就听说过,并熟练掌握C语言中rand()函数的使用方法。不过,当时我对伪随机数的认识基本也就停留在百度百科那种小白水平,最多就知道老师说我们用的随机数是假 大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说伪随机数算法(一),希望能够帮助大家进步!!!
让我们先看个图回顾一下小学学过的计算整数乘法的竖式计算过程 然后再来看如何使用Python来模拟上面的过程,虽然在Python中计算任意大的数字乘法都没有问题,但下面的代码作为一个算法的理解还是不错的
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作为编译器优化领域杰出的学者,Frances Allen见证了编译器高速发展的黄金时代。
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30章 STM32F429复数浮点FFT(支持单精度和
给定两个非空链表来表示两个非负整数。位数按照逆序方式存储,它们的每个节点只存储单个数字。将两数相加返回一个新的链表。
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。
与 Java、Python 等语言相比,C/C++ 语言是离操作系统更近的一种高级语言,因此其执行效率也更高。可以说,就像武侠小说中的“九阳神功”一样,C/C++ 一旦学成,其妙无穷!有了这个基础,你就可以一通百通,快速学习任何语言和编程技术了。
孟凡杰,腾讯云容器技术专家,FinOps产品研发负责人。 余宇飞,腾讯云专家工程师,专注云原生可观测性、成本优化等领域,Crane 核心开发者,现负责 Crane 资源预测、推荐落地、运营平台建设等相关工作。 背景 在《Effective HPA:预测未来的弹性伸缩产品》 一文中,我们提到原生HPA并不完美。基于阈值被动响应机制的滞后性与众多应用冷启动慢等原因导致很大一部分应用无法安心配置弹性。 基于DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)算法的预测机制,Crane确保在
这个课题在很久以前就已经有所接触,不过一直没有用代码去实现过。最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书,书中再次提到该方法:使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率,例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。
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。
该文是关于冒泡排序算法的研究,通过介绍冒泡排序的原理、分析、实现以及代码实现,让读者对冒泡排序有更深入的了解。
完整版教程下载地址:http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第31章 STM32F407实数浮点FFT(支持单精度和
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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。
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:
翻译自【OpenCV Fast Fourier Transform (FFT) for blur detection in images and video streams】,原文链接:
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