学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系.首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算.      学过卷积,我们都知道有时域卷积定理和频域卷积定理,在这里只需要记住两点:1.在一个域的相乘等于另一个域的卷积:2.与脉冲函数的卷积,在每个脉冲的位置上将产生

转载:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信

离散余弦变换 由于实信号傅立叶变换的共轭对称性,导致DFT后在频域中有一半的数据冗余.离散余弦变换(DCT)在处理实信号时比离散傅立叶(DFT)变换更具优势.在处理声音信号这类实信号时,DFT得到的结果是复功率谱,其结果中的一半数据是没利用价值的.相比之下,DCT得到的结果是实谱,从而节省了不必要的运算. 一个序列的DFT就是将其周期拓展后取其DFS系数的一个周期.如果序列的开始及结尾处的幅值差异较大,那么这个周期拓展的序列便会有较多的高频分量. 而序列的DCT(实序列)相当于一个长度是它两倍的

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,

DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统>这两门课的朋友,都知道时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅里叶级数展开(FS),它用于分析连续周期信号. FT是傅里叶变换,它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,它必包含了各种频率的信号,

DFT.DTFT.DFS.FFT.FT.FS之间的关系 FT和FS是研究连续信号的,在数字信号处理中不涉及. 主要是前四种的关系: DFT(Discrete Fourier Transform):离散傅里叶变换 DTFT(Discrete-time Fourier Transform):离散时间傅里叶变换 DFS(Discrete Fourier Series):离散傅里叶级数 FFT(Fast Fourier Transform):快速傅里叶变换 首先来说图(1)和图(2),对于一个模拟信号,

对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. FS:时域上任意连续的周期信号可以分解为无限多个正弦信号之和,在频域上就表示为离散非周期的信号,即时域连续周期对应频域离散非周期的特点,这就是傅立叶级数展开(Fourier Series,FS),它用于分析连续周期信号. FT:是傅立叶变换(Fourier Transform,FT),它主要用于分析连续非周期信号,由于信号是非周期的,

原址:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等, FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算. 学过卷积,我们都知道有时域卷积定

对于一般的周期信号可以用一系列(有限个或者无穷多了)正弦波的叠加来表示.这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz.2*5hz.3*5hz--(其中的 5hz 叫基频).这是傅立叶级数的思想.所以说周期信号的频率是离散的. 而且,对于周期信号有一个特点,信号的周期越长,信号的基频越小 T∝1f. 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号,那么它的基频就是无穷小,这样它的频率组成就编程了连续的了.求这个连续频率的谱线的过程就是傅立叶变换.包括这样几种: DTFT(时间离散,频率连续) DFT(

很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DFT,DTFT,DFS,FFT,FT,FS等,FT和FS属于信号与系统课程的内容,是对连续时间信号的处理,这里就不过多讨论,只解释一下前四者的关系. 首先说明一下,我不是数字信号处理专家,因此这里只站在学生的角度以最浅显易懂的性质来解释问题,而不涉及到任何公式运算. 学过卷积,我们都知道有时域卷积定理和频域卷积定理,在这里只需要记住两点:1.在一个域的相乘等于另一个域的卷积:2.与脉冲函数的卷积,在每个脉冲的位置上将产生一个波形

    关于FFT,咱们都会迫不及待地 @  .....(大雾)(貌似被玩坏了...)    .....0.0学习FFT前先orz FFT君.         首先先是更详细的链接(手写版题解点赞0v0) FFT的资料    其实众所周知的最详细的算法解释在<算法导论>上...然后咱就是边看着那个边码理解的...    首先来看看多项式乘法和快速FFT的关系,然后咱们再来看能否聊到卷积什么的东西...    其实觉得还是去看算法导论最好.   [一.多项式及其表达方式.]      首先什么是

题目链接:http://www.codechef.com/problems/PRIMEDST/ 题意:给出一棵树,边长度都是1.每次任意取出两个点(u,v),他们之间的长度为素数的概率为多大? 树分治,对于每个根出发记录边的长度出现几次,然后每次求卷积,用素数表查一下即可添加答案. #include<algorithm> #include<cstdio> #include<cmath> #include<cstring> #include<iostre

3451: Tyvj1953 Normal 题意: N 个点的树,点分治时等概率地随机选点,代价为当前连通块的顶点数量,求代价的期望值 百年难遇的点分治一遍AC!!! 今天又去翻了一下<具体数学>上的离散概率,对期望有了一点新认识吧. 本题根据期望的线性性质,计算每个点的代价期望加起来. 一个点v产生了代价,它在u选为中心时所在的cc里,并且(u,v)路径上没有其他点已经被选择.概率为\(\frac{1}{(u,v)之间包含u,v点的个数}\) 统计每种长度的路径有多少个 点分治+生成函数统计

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/133/D来源:牛客网 题目描述 Applese打开了m个QQ群,向群友们发出了组队的邀请.作为网红选手,Applese得到了n位选手的反馈,每位选手只会在一个群给Applese反馈 现在,Applese要挑选其中的k名选手组队比赛,为了维持和各个群的良好关系,每个群中都应有至少一名选手成为Applese的队友(数据保证每个群都有选手给Applese反馈) Applese想知道,他有多少种挑选队友的方案 输入描述:

最裸的点分治+fft,调了好久,太菜了.... #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; ,inf=1e9; ); int f[maxn],t,last[maxn],pre[maxn],other[maxn],siz[maxn

题目描述 有一个\(n\)个元素的置换,你要选择\(k\)个元素,问有多少种方案满足:对于每个轮换,你都选择了其中的一个元素. 对\(998244353\)取模. \(k\leq n\leq 152501\) 题解 吐槽 为什么一道FFT题要把\(n\)设为\(150000\)? 解法一 先把轮换拆出来. 直接DP. 设\(f_{i,j}\)为前\(i\)个轮换选择了\(j\)个元素,且每个轮换都选择了至少一个元素的方案数. \[ f_{i,j}=\sum_{k=1}^{a_i}f_{i-1,j

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/BZOJ3451.html 题目传送门 - BZOJ3451 题意 给定一棵有 $n$ 个节点的树,在树上随机点分治,问消耗时间的期望. 计算点分治耗时由如下函数给出: Time = 0 Solve( T ){ Time += |T| if ( |T| = 1 ) then return ; x = 一个随机节点 in T for y in {与 x 直接连边的节点 in T} do Solve( SubTre

国际惯例的题面:代价理解为重心和每个点这个点对的代价.根据期望的线性性,我们枚举每个点,计算会产生的ij点对的代价即可.那么,i到j的链上,i必须是第一个被选择的点.对于i来说,就是1/dis(i,j).所以答案就是sigma(i,j) 1/(dis(i,j)+1).然而这样计算是n^2的,考虑优化.如果我们能计算出边长为某个数值的边的数量的话,是不是就能计算答案呢?统计路径的题,一眼点分治.考虑怎样计算,我们能dfs出每个子树中距离分治重心为x的点有多少个,然后我们枚举两个点让他们取去组成路径

我感觉是很强的一道题……即使我在刷专题,即使我知道这题是fft+点分治,我仍然做不出来……可能是知道是fft+点分治限制了我的思路???(别做梦了,再怎样也想不出来的……)我做这道题的话,一看就想单独算每个点的贡献,一开始想算每个点深度的期望,后来又想算每个点的点分树子树大小的期望,再后来就想利用点分治,于是就想算每个联通块的贡献,后来就想怂了……开始说这道题的做法……我们不算每个点的贡献,算每个点对的贡献!!!我们想啊,显然,每个点的点分树子树大小的期望加和就是答案,然而呢,对于一个点,其点分

题目描述 给你一棵 $n$ 个点的树,对这棵树进行随机点分治,每次随机一个点作为分治中心.定义消耗时间为每层分治的子树大小之和,求消耗时间的期望. 输入 第一行一个整数n,表示树的大小接下来n-1行每行两个数a,b,表示a和b之间有一条边注意点是从0开始标号的 输出 一行一个浮点数表示答案四舍五入到小数点后4位如果害怕精度跪建议用long double或者extended 样例输入 30 11 2 样例输出 5.6667 题解 期望+树的点分治+FFT 由于期望可加,因此所求等于 $\sum\l