前言 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...一、GNU Radio官方FFT弊端 举一个简单的例子，我目前想要将正弦波信号源产生的信号连接 Throttle 限流器，再经过 FFT 和 IFFT，然后将信号送给示波器进行显示。...但是当前出现两个报错，提示长度不匹配，信号源端口为复数类型，端口 IO 大小为 8 字节，然而 FFT 长度为 1024，那么经过 FFT 和 IFFT 端口大小为 8*1024 = 8192 字节，因为...OOT 模块可以被视为自定义 GNU Radio 块的集合。...NAMES fftw3f PATHS /usr/lib/x86_64-linux-gnu) target_link_libraries(gnuradio-myModule ${FFTW3F_LIB})
See the * GNU General Public License for more details....，确保输入输出同步 // Check if new filter, buffer or fft plan is necessary // 检查和设置FFT计划 // 如果当前输出项目数与前一次不同...FFTW_FORWARD, // 正向傅里叶变换 FFTW_ESTIMATE); // 它指示FFTW库在创建计划时不进行任何实际的数据变换...// 幅度校正：除以noutput_items是为了在执行FFT和IFFT后校正幅度，这是因为FFT和IFFT的缩放不同 // 计算了一个时间延迟滤波器，并对其进行了归一化...到1.0，乘以2π将这个比例转换为一个 // 完整的圆周范围的角度 // gr_complex(0, ...)构造一个复数，其实部为0，虚部为计算出的角度，表示在复平面上的纯相位偏移
，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...，导致自己造轮子重新造了一个 FFT 模块：GNU Radio创建FFT、IFFT C++ OOT块 2、创建 grc 图测试 复刻官方的 demo 示例 grc 图。...对于 fft_len 个输入样本，FFT 的输出通常需要缩放 1/fft\_len 以保持幅度一致，如果要保持输入信号和 FFT 输出的能量一致，需要对 FFT 的结果进行归一化。...顺时针或逆时针进行这样的旋转会产生正频率或负频率，这正是这个块在数学上执行的操作。 相位增量（以弧度为单位）是每次采样时信号增加的额外相移量。因此，该块相当于用复数正弦进行乘法操作。...f ，必须从目标频率计算相位增量。
一、前言 随着计算机的计算能力和运行规模的不断提升，基于第一性原理计算理论的计算材料学科越来越得到重视。...但是一般来说这样的模拟对一个包含成千上万的原子、电子而言，所需的计算框架是非常复杂的，计算代价是相当昂贵的。...2.4 基础集（basis set） CONQUEST 用称为支持函数的局部轨道表示 Kohn-Sham 本征态或密度矩阵（等效）。...libraryFFT_LIB= -L/opt/fftw/3.3.10/lib/ -lfftw3#FFT_LIB=-lfftw3FFT_OBJ=fft_fftw3.o# Matrix multiplication...准备输入文件 CONQUEST 所需的输入文件一共有三个，分别是 Conquest_input, Li.in 和 Li.ion。
，本文对 GNU Radio 中的 Frequency Mod 模块进行深入剖析。...二、Frequency Mod 模块 这个模块是一个输入幅度控制的复数正弦波。它输出一个信号，该信号的瞬时相位增加与灵敏度和输入幅度成正比。...设置灵敏度为 -2.0 / fft_len 是因为： 频率偏移与FFT长度的关系：在 OFDM 系统中，FFT 长度决定了子载波的间隔。...灵敏度设置与 FFT 长度的倒数意味着对于 FFT 中的每个点，频率偏移应该相应地调整以校正整个频谱。所以这里的设置是一个针对特定 FFT 长度校正频率偏移的实际数值。...; out[i] = gr_complex(oi, oq); 这段代码首先将浮点数相位转换为固定点数表示（适合于快速的正弦余弦计算），然后使用固定点数相位计算正弦和余弦值（分别代表复数的实部和虚部）
前言 GNU Radio 中 OFDM Serializer 模块是 OFDM Carrier Allocator 逆块，其功能为将 OFDM 子载波的复杂调制符号序列化（并串转换模块），输出复数数据符号作为一个带标签的流...一、OFDM Serializer 简介 输入与输出 输入：复数长度向量 输出：复数标量，其顺序与占用的载波中指定的顺序相同。...参数 FFT length：FFT 长度 Occupied Carriers：占据的子载波 Length Tag Key：标识输入帧长度（以OFDM符号计）的标签键 Packet Length Tag...它输出复数数据符号作为一个带标签的流，并丢弃导频符号。 如果提供，将解析两个不同的标签：第一个键（长度标签键）指定输入帧中的 OFDM 符号数量。...：如果没有长度标签键，根据计算的帧长度消费输入项。
一、Schmidl & Cox 同步模块 在 GNU Radio 中，Schmidl & Cox 同步模块如下图所示，其接受三个参数，分别是：FFT 长度、循环前缀长度、检测阈值。...gr::blocks::complex_to_mag_squared::sptr normalizer_magsquare( // 用于计算复数输入信号的幅度的平方 gr::...具体来说，它计算当前和之前的 fft_len / 2 个样本的平均值来产生每一个输出样本。例如，如果 fft_len 是 1024，那么滤波器会计算最近 512 个样本的平均值。...它接收两个参数： sizeof(gr_complex)：这个参数指定了输入样本的大小，gr_complex表示复数类型的数据，sizeof(gr_complex)计算一个复数样本占用的字节数...这对于GNU Radio内部正确处理流中的数据非常重要。 fft_len / 2：这个参数指定延迟块应该引入的延迟量，以样本数为单位。在这里，它设置为FFT长度的一半。
生成信道抽头（Channel Taps）： 信道抽头是描述信道频率响应的复数值，这些复数值可以直接应用于信号解调和均衡过程中。在 OFDM 系统中，每个子载波的信道响应可以被视为一个抽头。...，每个输入项是一个复数向量，向量的长度等于 sync_symbol1.size()。...// forecast 方法在 GNU Radio 中的用途是为调度器提供关于数据依赖关系的信息， // 即它告诉系统在产生一定数量的输出之前，需要多少输入。...// 计算并设置第一个输入流（索引为0）所需的输入项数 // (noutput_items / d_n_data_syms): 将预期的输出项数除以每组数据符号的数量,这个操作基本上在计算为了生成所需的输出数量...// ***************计算信道抽头**************** /* 遍历有效的FFT点范围。
DFT改进（削减计算量） 首先分析原始公式的计算量，取一个8点DFT算法，对于一个点： 需要复数乘法N次，每次复数乘法由四次实数乘法和两次实数加法实现 需要复数加法N-1次，每次复数加法由两次实数加法构成...可减少所需要的复数乘法的次数，进而减少对应的实数乘法和加法的数量 FFT 基2FFT 基2FFT指点数为 ? 的FFT变换，取 ? 的FFT变换如下所示： ?...为对偶数序列的 ? 点FFT； ? 为对应奇数序列的 ? 点FFT。该操作将一个N点FFT分解为两个 ? 点的FFT。 蝶形运算 蝶形运算为一个二输入二输出的运算，公式如下所示： ?...为两个输入； ? 为两个输出；W为权值，均为复数。蝶形运算可以用于映射基2FFT，首先考虑2点FFT，两点FFT公式如下所示： ? 因此可以使用一个蝶形运算实现，权值为 ?...，现考虑一个4点FFT，首先将其分解为2个两点FFT，分解的公式为 ? 分解步骤也可以用蝶形运算实现，因此整体运算如下图所示： ?
calculate_output_stream_length(const gr_vector_int& ninput_items) 作用：这个方法计算输出流的长度，基于输入项的数量。...} 3、calculate_output_stream_length 函数 这段代码是 ofdm_carrier_allocator_cvc_impl 类的一个成员函数，用于计算输出流的长度，基于输入项的数量...(); // 计算的输出项的基本数目 int k = 0; // 处理余下的输入项; 使用一个循环来处理不足以形成一个完整 OFDM 符号集的余下输入项。...也能正确考虑每个被占用载波集合的大小 } return nout + d_sync_words.size(); // 这个长度包括了基于输入项的计算结果，以及为同步字预留的额外输出项 }...这个函数通过精确计算在给定输入项数目的情况下，需要生成多少个输出项来确保 OFDM 调制的正确性。
要进行FFT运算首先要构造复数类，参考 http://blog.csdn.net/iamoyjj/archive/2009/05/15/4190089.aspx 下面的程序在依赖上述复数类的基础上实现了...FFT正反变换算法和频域滤波算法，另外由于一般如果是对实数进行FFT的话，要将FFT得到的复数数组转为实数数组，下面类中的Cmp2Mdl方法的作用就是这个。...频域滤波的基本原理是： 1、 对输入序列进行FFT 2、 得到的频谱乘以一个权函数（滤波器，系统的传递函数） 3、 得到的结果进行IFFT 4、 如果是实数运算的话用Cmp2Mdl方法转为实数 代码如下..., bool invert) { ///由输入序列确定输出序列的长度 Complex[] output = new Complex[input.Length]; ///将输入的实数转为复数...注意：输入此类的序列长度必须是2^n /// /// 复数输入序列 ///
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。...浮点复数FFT使用了标准的FFT定义，FFT正变换的输出结果会被放大fftLen倍数，计算FFT逆变换的时候会缩小到1/fftLen。这样就与教科书中的定义一致了。...早期发布的浮点复数FFT函数版本包含基2和基4两种方法实现的，但是不推荐大家再使用。现在全部用arm_cfft_f32代替了。...按下按键K1，串口打印1024点复数单精度FFT的幅频响应和相频响应。 按下按键K2，串口打印1024点复数双精度FFT的幅频响应和相频响应。
作为一个例子，你可以查看下我的文章《用python求解薛定谔方程》，是如何利用FFT将原本复杂的微分方程简化。 正因为FFT在那么多领域里如此有用，python提供了很多标准工具和封装来计算它。...我所知的最快的FFT是在 FFTW包中 ，而你也可以在python的pyFFTW 包中使用它。 虽然说了这么远，但还是暂时先将这些库放一边，考虑一下怎样使用原始的python从头开始计算FFT。...对于长度为N的输入矢量，FFT是O(N logN)级的，而我们的慢算法是O(N^2)级的。这就意味着，FFT用50毫秒能干完的活，对于我们的慢算法来说，要差不多20小时！...如果你能清晰地展示问题的某一部分与另一部分相关，那么你就只需计算子结果一次，从而节省了计算成本。 Cooley 和 Tukey 正是使用这种方法导出FFT。 首先我们来看下 ? 的值。...还想加快速度的话，一个好的方法是使用Python/ NumPy的工作时，尽可能将重复计算向量化。我们是可以做到的，在计算过程中消除递归，使我们的python FFT更有效率。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/81856526 主要计算量：（1）搜索匹配块（，做滤波） （2）计算权值 （3）加权平均（相当于滤波）（聚合） 图像去噪算法：NL-Means.../2012/l-bm3d/ 147服务器 Euler系统 yum install fftw-devel fftw-doc yum install libpng-devel yum install...http://www.fftw.org/download.html tar xvzf fftw-3.3.8.tar.gz ....，但其计算时间复杂度极大，或许只能用于离线处理（offline） VBM3D 对中间帧的目标块搜索相似块，搜索对象是前后帧与中间帧 其余步骤与BM3D无异 https://blog.csdn.net...，然后从频率上把噪声分为高中低频噪声，用这种变换域的方法就可以把不同频率的噪声分离，之后进行反变换将图像从变换域转换到原始空间域，最终达到去除图像噪声的目的。
如果 n 较大，则在末尾用零填充输入。如果未提供 n，则使用由 axis 指定的轴上的输入长度。 axis (int, optional) – 计算 FFT 的轴。...默认情况下，变换计算输入数组的最后两个轴上的变换，即二维 FFT。...当前 None 值意味着在相应的 1-D 变换中使用默认值 n，但此行为已弃用。 axes（整数序列，可选） – 要计算 FFT 的轴。...当前的 None 值意味着在相应的 1-D 变换中使用 n 的默认值，但此行为已弃用。 axes (ints 序列，可选) – 要计算逆 fft 的轴。...目前None值意味着在相应的 1-D 变换中使用默认值n，但此行为已弃用。 axes（整数序列，可选的） – 要计算逆 FFT 的轴。
N个采样点经过FFT变换后得到N个点的以复数形式记录的FFT结果。 假设采样频率为Fs，采样点数为N。...那么FFT运算的结果就是N个复数（或N个点），每一个复数就对应着一个频率值以及该频率信号的幅值和相位。 第一个点对应的频率为0Hz（即直流分量），最后一个点N的下一个点对应采样频率Fs。...FFT结果有对称性，通常我们只是用前半部分的结果，也就是小于采样频率一半的结果。同时也只有采样频率一半以内、具有一定幅值的信号频率才是真正的信号频率。...第二种是利用STFT计算功率谱密度作为特征，功率谱密度（PSD）特征可以针对整个信号子序列也可以针对子序列中特定的波段来计算。这两种思路中，第二种思路用的比较广，下面对其进行说明。...，S为输入信号x的短时傅里叶变换，F为频率向量，T为时间向量，P为功率谱密度矩阵，x为输入信号，window为时间窗，noverlap为overlap的点数，如果为0就是没有overlap，nfft为DFT
FFT的数据只有前N/2的数据有效，后一半的数据与前一半数据完全对称。 ``` 明确了输入和输出结果后，再来看一下展开的DFT的公式： ? k = [0, N)。...这里X(0)的计算需要从x[0]到x[N-1]的数据，每计算一个X数据，都要遍历一遍输入数据，时间复杂度是O(N^2)。DFT公式的原理和行列式表示比较复杂，留在下篇文章再讲。...优化DFT算法的经典思路是分治，基2点FFT算法就是2分的DFT算法的一种： 将一个长度为N的输入子集划分成2个N/2的子集分别计算，直到划分长度为2的N/2个子集，最后计算2点DFT即可。...1）X(k)的周期为N 2）G(k),H(k)周期为N/2, k的下标均为[0 , N/2) 3） ? 将上面的公式用蝶形图表示： ? 这里将N周期的X集合，分解成了N/2周期的G集合和H集合。...xin[k]即为排序好的复数数组x(k)。蝶形计算图如下： ? cc为复数乘法，cut为复数减法，sum为复数加法。每一轮计算的中间结果都保存在xin对应位置。最终得到了FFT的X(k)结果。
作为一个例子，你可以查看下我的文章《用python求解薛定谔方程》，是如何利用FFT将原本复杂的微分方程简化。 正因为FFT在那么多领域里如此有用，python提供了很多标准工具和封装来计算它。...我所知的最快的FFT是在 FFTW包中 ，而你也可以在python的pyFFTW 包中使用它。 虽然说了这么远，但还是暂时先将这些库放一边，考虑一下怎样使用原始的python从头开始计算FFT。...对于长度为N的输入矢量，FFT是O(N logN)级的，而我们的慢算法是O(N^2)级的。这就意味着，FFT用50毫秒能干完的活，对于我们的慢算法来说，要差不多20小时！...如果你能清晰地展示问题的某一部分与另一部分相关，那么你就只需计算子结果一次，从而节省了计算成本。 Cooley 和 Tukey 正是使用这种方法导出FFT。 首先我们来看下 的值。...还想加快速度的话，一个好的方法是使用Python/ NumPy的工作时，尽可能将重复计算向量化。我们是可以做到的，在计算过程中消除递归，使我们的python FFT更有效率。
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