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
Windows开发环境：Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
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。
1、开启webrtc-aec3，configure脚本开启--enable-libwebrtc-aec3
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。
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
此外，PyTorch 1.8 版本还为大规模训练 pipeline 和模型并行化、梯度压缩提供了特性改进。该版本的主要亮点如下：
本指导文档适用的开发环境为Windows 7 64bit和Windows 10 64bit。本文档主要提供开发板FPGA端案例测试方法，所有工程均位于产品资料Demo1目录下。文章内容包括有LED测试、按键测试、UART回环测试、模块采集测试、AD采集三核通信案例测试、采集抽样FFT显示等，欢迎相关用户查看分享。
本指导文档适用的开发环境为Windows 7 64bit和Windows 10 64bit。本文档主要提供开发板FPGA端案例测试方法，所有工程均位于产品资料Demo1目录下。进行本文档操作前，请先按照调试工具安装相关文档安装USB转串口驱动、SecureCRT串口调试终端、ISE 14.7等相关软件。默认使用FPGA RS232作为调试串口，并使用TL-DLC10下载器进行操作演示。
首先打开rar会提示说报错，这个不是题目本身的问题，而是考点之一——RAR伪加密。
./configure --host=arm-openwrt-linux-muslgnueabi --prefix=$PWD/install --disable-libwebrtc --disable-libyuv --disable-v4l2 --disable-opencore-amrnb --disable-speex-codec --disable-speex-aec --with-openh264=/home/lyz/work/broadcast_app/app/thirds_libs_src/pjproject-2.12.1/third_party/openh264-2.3.1 --enable-libwebrtc-aec3 --with-opus=/home/lyz/work/broadcast_app/app/thirds_libs_src/pjproject-2.12.1/third_party/opus/
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
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; }
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。
Pluto一开始拿到手之后，一般先做一个连接，看看设备能不能工作。由于一般都是直接连接到windows系统下面，所以我们采用IIO Oscilloscope做测试。
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。
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最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题，所以我有必要给粉丝测试一下：
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）：
# 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,
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
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：
以上这篇Python利用FFT进行简单滤波的实现就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 1、加州大学洛杉矶分校
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。
GNU Radio 中 FFT 模块的窗函数包括以下几种：矩形窗（Rectangular Window）、汉明窗（Hamming Window）、汉宁窗（Hann Window）、黑曼窗（Blackman Window）、黑曼-哈里斯窗（Blackman-Harris Window）、凯泽窗（Kaiser Window）、巴特利特窗（Bartlett Window）、平顶窗（Flattop Window），本文对窗函数实现的结果做一个记录对比。
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
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。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第29章 STM32F429移植汇编定点FFT库（64点
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。
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完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第28章 FFT和IFFT的Matlab实现（幅频响应和
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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
倒频谱可以分析复杂频谱图上的周期结构，分离和提取在密集调频信号中的周期成分，对于具有同族谐频、异族谐频和多成分边频等复杂信号的分析非常有效。倒频谱变换是频域信号的傅立叶积分变换的再变换。时域信号经过傅立叶积分变换可转换为频率函数或功率谱密度函数，如果频谱图上呈现出复杂的周期结构而难以分辨时，对功率谱密度取对数再进行一次傅立叶积分变换，可以使周期结构呈便于识别的谱线形式。第二次傅立叶变换的平方就是倒功率谱，即“对数功率谱的功率谱”。倒功率谱的开方即称幅值倒频谱，简称倒频谱。
语音项目中我们通常会使用stft对特征进行提取，很多python库也提供了接口。本文主要介绍使用librosa,torch,以及卷积方式进行stft和istft的运算。
现假定相机不动，图像f(x,y)在图像面上移动并且图像f(x,y)除移动外不随时间变化。令x0(t)和y0(t)分别代表位移的x分量和y分量，那么在快门开启的时间T内，胶片上某点的总曝光量是图像在移动过程中一系列相应像素的亮度对该点作用之总和。也就是说，运动模糊图像是由同一图像在产生距离延迟后与原图像想叠加而成。如果快门开启与关闭的时间忽略不计，则有：
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第26章 FFT变换结果的物理意义 FFT是离散
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。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第29章 STM32H7移植汇编定点FFT库（64点，2
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
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。
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
先抛出结论： 补 1 次零相当于在原始频谱图中每两个频率之间插入1个频率值，补 2 次零相当于在原始频谱图中每两个频率之间插入 2 个频率值，并且原始频率值的位置及其幅值保持不变。因此， 补零会使频谱图中的频率点的数量增加，从而使得频谱图更加的光滑连续，但是补零不能对频谱图中的频率分辨率、频率值以及幅值有所改善。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第33章 STM32H7不限制点数FFT实现 本章主要讲
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