本文章使用Xilinx的fftip完成了经过参数化的任意个信号的基频测量，完整代码以及代码解释在文章中给出。如有错误，希望指出。 SIGNAL_NUM=2,//*需要检测的信号个数FFT_LEN=8192,//*fft运算采样长度FFT_WIDTH=32,//*fftip输出数据宽度，实部和虚部位宽为FFT_WIDTH/2SAMPLE_RATE=50,//*ADC采样率，单位Mhz，比如此时为50MhzADC_WIDTH=16,//*ADC数据位宽FFT_CONFIG_WIDTH=8//*FFTip的配置信号位宽（未使用）ps：只使用了fftip进行频率测量未测量幅度，为防止错误不对幅度测量进
给定float或double的一维vector，如何使用AccelerateFramework中vDSP库中的函数计算该vector的自相关？有人会怀疑vDSP_acor()和vDSP_acorD()函数会执行此计算，但文档vDSP_Library.pdf(可用here)并没有很好地解释如何使用函数参数。同样，vDSP_conv()和vDSP_convD()函数提到了在两个vector之间执行相关和卷积的能力，但没有提供足够的解释或示例代码让我能够成功使用它们。例如，如果滤波器内核用于对二维矩阵进行卷积，我想需要两次调用vDSP_convD()，使用不同的signalStride值，但
我已经编写了一些代码来尝试交换二维矩阵的象限以用于FFT目的，该矩阵存储在平面数组中。intleftover=W-dcW;T*temp;T*topHalf;cudaMalloc((void**)&temp,dcW*sizeof(T));//swapeveryrow,leftandrightfor(inti=0;i请注意，此代码采用设备指针，并进行DeviceToDevice传输。为什么这看起来运行得这么慢？这可以以某种方式优化吗？与使用常规memcpy的主机上的相同操作相比，我对这个进行了计时，速度大约慢了2倍。有什么想法吗？ 最佳答案
我有一个使用常规卷积的高斯模糊的当前实现。它对于小内核来说足够有效，但是一旦内核大小变大一点，性能就会受到影响。所以，我正在考虑使用FFT实现卷积。我从来没有任何与FFT相关的图像处理经验，所以我有几个问题。基于二维FFT的卷积是否也可分为两个一维卷积？如果为真，它是不是像这样-对每一行进行一维FFT，然后对每一列进行一维FFT，然后乘以二维内核，然后对每一列进行逆变换，对每一行进行逆变换？或者我是否必须在每次1DFFT变换后与1D内核相乘？现在我明白内核大小应该与图像(一维情况下的行)大小相同。但它将如何影响边缘？我是否必须用零填充图像边缘？如果是这样，内核大小应该等于填充之前或之后
高斯的傅立叶变换是一个高斯，但出于某种原因，GSL(GNU科学图书馆)的快速傅立叶变换库根本没有给出这个。我已经包括了我用来生成(尝试的)傅立叶变换的代码，以及紧随其后的两个相关图。可以帮助我确定我搞砸了什么吗？#include#include#defineREAL(z,i)((z)[2*(i)])//complexarraysstoredas#defineIMAG(z,i)((z)[2*(i)+1])usingnamespacestd;intmain(){doubleN=pow(2,9);//powerof2forCooley-Tukeyalgorithmintn=(int)N;do
我目前正在四处寻找一个好的全能节拍检测库/C++源代码，因为我发现使用本教程自己编写的节拍检测代码很难获得令人满意的结果:http://www.gamedev.net/reference/programming/features/beatdetection/如果你想让它与任何类型的音乐一起工作，这尤其困难，所以我想知道是否有可用的东西？谢谢! 最佳答案 您可以试试Aubio:http://aubio.org/它似乎在Windows中不起作用(至少对我来说，今天)，但它在OS/X中确实起作用
我编写了一个简单的测试程序，我在其中执行ComplextoComplexFT，我只是生成了一些数据1..50并将其插入数组的每个索引的实部和虚部。当我做这样的操作时IFFT(FFT(A))=A为了测试它们，我得到了每个库的不同结果。FFTW，我必须将输出除以len(A)才能得到原来的A但是，使用CUFFT进行正向然后反向FFT，看起来我必须除以(sqrt(2)*50)才能返回原始数据。这个额外的平方根因子从何而来？根据CUFFT文档:CUFFT执行非标准化的FFT；也就是说，执行前向对输入数据集进行FFT，然后对结果进行逆FFTset产生的数据等于按数量缩放的输入元素。通过大小的倒数缩
我可能会问错这个问题，让自己看起来很愚蠢，但这里是:我正在尝试对.wav文件进行一些音频操作和处理。现在，我能够读取所有数据(包括header)，但需要数据具有频率，为此我需要使用FFT。我在互联网上到处搜索并找到了一个，这个例子是从“C中的数字食谱”一书中取出来的，但是，我修改了它以使用vector而不是数组。好的，问题来了:我得到了(作为使用示例)一系列数字和采样率:X={50,206,-100,-65,-50,-6,100,-135}采样率:8000样本数:8因此应该回答这个问题:0HzA=0D=1.570796331000HzA=50D=1.570796332000HZA=10
我需要执行FFT和逆FFT转换。输入将是doublevector和矩阵。理想情况下，输出应该是一个std::complex数组，但我可以接受double_Complex。我还没有找到任何简单的例子，所有的英特尔例子都在没有足够的注释的情况下同时做很多事情。我只想要一个C++中的简单示例，将double的vector(或矩阵)作为输入并输出FFT转换后的结果(最好使用std::complex)。 最佳答案 我最终测试了几件事，最终得到了这三个函数，它们可以执行我想要的操作并且我考虑了简单的示例。我针对一些输入对其进行了测试，并获得了良
介绍本程序是使用数学软件Maple中的ImageTools和SignalProcessing实现混合图像的效果。混合图像是指将一张图片的低频与另一张图片的高频相结合的图片。根据观看距离的不同，所得到的图像有两种解释：近距离看（或者放大图片的大小）是阿尔伯特·爱因斯坦远距离看（或者减小图片的大小）是玛丽莲·梦露为了实现这一效果，您必须实现低通和高通滤波操作来应用于您选择的两幅图像，并线性组合过滤后的图像，得到具有所需的两种解释的混合图像，最后将只有低频信息的图片和只有高频信息的图像叠加在一起。•对于图像的低频部分：可以理解为图像的“轮廓”，比如一幅画的线条等•对于图像的高频部分：可以理解为图像的
