先简短几句话说说FFT.... 多项式可用系数和点值表示,n个点可确定一个次数小于n的多项式。 多项式乘积为 f(x)*g(x),显然若已知f(x), g(x)的点值,O(n)可求得多项式乘积的点值。 我们所需要的就是O(nlogn)快速地将两个系数多项式表示成点值多项式,O(n)求得乘积 ...
设有两序列u和v,线性卷积就是把u沿y轴作镜面投影得到u ,然后使u 沿x轴正向移动,保持v不动,将两序列重叠部分求和就得到响应的卷积,如下图所示: 设size u M,size v N,则卷积共有M N 项。 循环卷积与线性卷积不同的是,u 和v沿圆周排列,圆周长度为L,u和v不足L的部分补 ,u 沿顺时针转动,对重叠部分求和,显然重叠部分是整个圆周,任何时刻都是L项求和。 如果M N L,则循 ...
2017-12-15 10:46 0 2337 推荐指数:
先简短几句话说说FFT.... 多项式可用系数和点值表示,n个点可确定一个次数小于n的多项式。 多项式乘积为 f(x)*g(x),显然若已知f(x), g(x)的点值,O(n)可求得多项式乘积的点值。 我们所需要的就是O(nlogn)快速地将两个系数多项式表示成点值多项式,O(n)求得乘积 ...
用傅里叶变换做时间对齐,可以参考 [1] [2]。 这里只是说明互相关与卷积的不同,参考 [3] 证明空间域中的卷积与频率域上的乘积。说明时间对齐使用的是互相关,所以在代码中会取共轭。 Reference [1] Delay estimation by FFT ...
两个序列的线性卷积: x(n) N个点; 滤波器h(n) M个点, 线性出来是 L=N+M-1个点; x(n)填充0至长度为L,h(n)同样填充至L; 做FFT运算,然后IFFT运算,出来的结果时L个点。 eg: x ...
FFT求卷积(多项式乘法) 卷积 如果有两个无限序列a和b,那么它们卷积的结果是:\(y_n=\sum_{i=-\infty}^\infty a_ib_{n-i}\)。如果a和b是有限序列,a最低的项为a0,最高的项为an,b同理,我们可以把a和b超出范围的项都设置成0。那么可以得出:y0 ...
本次博客主要是图示化卷积过程,能够进一步加深学者在学习过程中对数学卷积的理解。首先,再次回顾 一下利用MATLAB产生指数序列 x[k]=Kαku[k], 下面利用MATLAB函数 conv 计算x = [−0.5, 0, 0.5, 1],h = [1, 1, 1]这两个序列的卷积 ...
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http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3527 好好的一道模板题,我自己被自己坑了好久。。 首先题目看错。。。。。。。什么玩意。。。。。。 ...