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减小PAPR——DFT扩频
前言 本文通过仿真探索不同子载波分配方式对 PAPR 的影响，包括 IFDMA、LFDMA 和 OFDMA 的 DFT 扩频技术的 PAPR 性能。 一、DFT 扩频原理 这里直接贴上相关的原理知识： 二、MATLAB 仿真 分析 IFDMA、LFDMA 和 OFDMA 的 DFT 扩频技术的 PAPR 性能 1、核心代码 for iter = 1: 扩频技术的 PAPR 性能 ②、16QAM 调制时 IFDMA、LFDMA 和 OFDMA 的 DFT 扩频技术的 PAPR 性能 从仿真图可以看到，DFT 扩频技术的 PAPR 性能随子载波分配方式的不同而变化 这说明 IFDMA 和 LFDMA 与没有进行 DFT 扩频的 OFDMA 相比它们的 PAPR 分别降低了 7.3dB 和 3.2 dB。 ，有需要可自取~ 链接：减小PAPR——DFT扩频
39910编辑于 2023-12-27 - 来自专栏测试GO材料测试
基于第一性原理DFT密度泛函理论的计算项目盘点
随着计算机技术的不断发展，计算材料科学的方法也日益成熟。其中，基于第一性原理的密度泛函理论（DFT）计算方法，因其准确性、可靠性和高效性而广受欢迎。 本文将介绍基于DFT的密度泛函理论的计算项目，包括电子结构计算、材料的几何结构优化、反应路径计算以及材料的光学和磁学性质等方面的研究。 电子结构计算基于DFT的电子结构计算可以计算出材料的电子密度、能带结构和密度态密度等信息。这些信息对于材料的性质研究和设计具有重要意义。 基于DFT的材料几何结构优化可以通过计算力学能量表面来确定材料的最稳定结构。此外，材料的晶格常数、原子间距和化学键长度等参数也可以通过DFT计算得到。 其中，电子结构计算、几何结构优化、反应路径计算以及材料的光学和磁学性质等方面的研究是基于DFT的密度泛函理论的核心应用。
99010编辑于 2024-08-07 - 来自专栏数字芯片
可测性设计DFT
功能测试向量，要448个测试矢量，但是目前没有算法去计算矢量是否覆盖了芯片的所有功能。 结构测试向量，要47个测试矢量。这类测试矢量的缺点是有时候工具无法检测所有的故障类型。 大多数的ASIC使用基于扫描的DFT技术。对于规模越来越大的芯片来说，扫描测试的策略面临着巨大的挑战。 整体DFT实现及性能上考虑 尽量避免异步时钟设计； 限制不同时钟域的数量； 对于多时钟域的设计，处于同一时钟域的触发器最好连在同一根扫描链上； 注意扇出比较多的端口，如scan_enable信号，尤其在综合的时候需要特别注意
1.9K10编辑于 2022-12-18 - 来自专栏TechBlog
MATLAB实现离散傅里叶变换DFT
一、实验目的 1．通过实验加深对DFT 的理解。 2．理解如何用DFT计算离散信号频谱。 把离散信号在时域和频域的函数中各取一周期，并定义他们是离散傅里叶变换对，如以 DFT 表示离散傅里叶正变换，IDFT 表示离散傅里叶反变换，则有X (k ) = DFT[x(n)]，x(n) = IDFT 说明了离散傅里叶变换的意义后，现在可以来进一步研究如何计算离散傅里叶变换，既由 x(n) 计算 X (k ) 。 三、实验内容及步骤 用 DFT 分析各种离散信号的幅频特性。 写出实验程序绘制图形，总结DFT 的物理意义． 4. 简要回答思考题。
1.4K10编辑于 2022-08-03 - 来自专栏模拟计算
DFT计算和MD模拟技术在水系电池中的应用-测试GO
例如，在锂离子电池中，DFT计算揭示了LiF在SEI中的优先形成机制，其低扩散能垒（约0.68 eV）有利于离子传输。 高电压界面稳定性针对高电压水系电池（如>2.5 V窗口），DFT计算预测了电解液成分（如高浓度LiTFSI）的氧化分解路径，并通过MD验证了"盐包水"电解液中阴离子富集层对抑制氧析出反应（OER）的作用 离子输运动力学与溶剂化结构离子迁移能垒计算DFT计算量化了多价金属离子（如Zn²⁺、Al³⁺）在水溶液中的脱溶剂化能垒。 电极材料设计与性能优化材料缺陷与掺杂效应DFT计算预测了锰基阴极材料中氧空位对Zn²⁺嵌入能垒的影响，揭示了Mn³⁺/Mn⁴⁺氧化还原电位偏移机制 。 电解液设计中的关键问题添加剂作用机制DFT计算筛选了抑制HER的添加剂（如Na₂SO₄、有机分子），通过H₂O分子轨道能级与添加剂LUMO能级匹配度预测还原稳定性。
45300编辑于 2025-07-23 - 来自专栏科学计算
11 并行计算
0.77 seconds 9 finished in 0.38 seconds 12 finished in 0.11 seconds 7 finished in 0.88 seconds 11 的可执行文件的路径下打开命令行，执行julia -p n，就是启动n个进程的julia # 指定进程2来生成一个3x4的随机矩阵 r = remotecall(rand, 2, 3, 4) # 在进程2中计算
1.5K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏量子化学
用Gaussian 16做二分量赝势自旋轨道DFT（SODFT）计算
其实从16版开始，Gaussian也支持二分量赝势SOHF、SODFT的能量和梯度计算，只是很低调，没有宣传。 在Gaussian的安装包中，找到tests目录下的test1198，就是一个用二分量赝势在HF级别计算Sg原子的测试，输入文件里包含详细注释。以下是TlCl分子结构优化+振动频率计算的输入示例。 GHF/GKS没有二阶导数，频率计算需要用梯度做数值差分。 3. GHF/GKS必须结合二分量赝势。如果用一般的标量赝势，则GHF/GKS忽略旋轨耦合效应，得到与标量HF/KS计算一样的结果。 在这个输入里，其他关键词的含义和一般的HF、DFT计算相同。但是GHF/GKS不支持布局分析和各种单电子性质，不要加这类关键词。 GHF/GKS计算开壳层体系的注意事项 1. GHF/GKS计算开壳层过渡元素体系，初猜具有随机性，结果可能无法重复，甚至不是基态。
2.1K30发布于 2020-07-27 - 来自专栏云深之无迹
FFT算法前身DFT（离散傅里叶变换）
信号与系统又大又小，今天这个东西是实践的前提，DFT到FFT，DFT在理论上面是成功的，但是实践中这个计算太吃算力了。 DFT 是把一段有限长的离散时域信号转换为离散频域表示的数学工具。 内积 / 投影的直观理解 内积运算本质上就是计算两个向量的相似度；我们把 和 看作一组基函数（就像几何里的“坐标轴”）；把信号 投影到这些基函数上，投影的系数就是该频率分量的“含量”。 示例代码（BASIC/Fortran）就是用循环加三角函数计算。 FFT 是“如何高效计算同一个 DFT”的算法：通过分解与复用正弦子结构，把运算量降到 N·log₂N，N 越大优势越明显；同时更少的乘加也意味着更小的舍入误差。 实际计算一个 image-20251010180635552 image-20251010180642774 使用“纯循环相关法”的 DFT demo，并与 NumPy 的 FFT 做了对比；上面两张图分别是单边幅度谱与单边相位谱
60610编辑于 2026-01-07 - 来自专栏全栈程序员必看
余弦信号DFT频谱分析（继续）
由于矩形窗突然被切断，频谱旁瓣相对幅度过大，造成泄漏分量很。因此，与FIR路一样，我们想到了其它窗。
55420编辑于 2022-07-06 - 来自专栏Mac软件
DFT Rays for mac(ps光束滤镜插件)
DFT Rays for mac是一款ps光效滤镜插件，可以快速轻松地创建令人惊叹的逼真的光线效果。 DFT Rays插件拥有快速，直观，易用的国际顶级摄影师调色效果，可创建圆形光源，光线还可以被模糊处理。立即下载：https://www.macw.com/cj/134.html? Final Cut Pro X.Apple Motion 5Avid Editing Systems（仅限64位）Assimilate Scratch v8及以上Black Magic Resolvev11
1.2K30编辑于 2022-08-25 - 来自专栏和蔼的张星的图像处理专栏
从DTFT到DFS，从DFS到DFT，从DFT到FFT，从一维到二维
计算过程： ① 有限长序列构造周期序列 ② 计算周期卷积 ③ 周期卷积取主值 循环卷积是可以用DFT来做的，因为1的性质，如果直接用DFT来做的话，计算量实际上是要比卷积大的， 但是因为我们有FFT 这样使得DFT的计算量提高了1,2数量级（与N有关）。这个是基2的DFT算法。 下面主要介绍基2的FFT的算法： DFT的计算。 首先我们看下要进行n点DFT运算时要进行的计算量： ? DFT ? IDFT 实际上这两者变换只是差了一个指数的负号和一个常数，其计算量是完全相同的。 这里只讨论正变换的计算量： 一般来说，我们认为x(n),W,X(k)都是复数，那么每计算一个k，需要N的复数乘法，以及N-1个复数加法（N个相加），一共需要计算N各k，所以一次N点的DFT要用到： DFT有几个特点： 系数W是周期的和对称的。 ? 计算量是正比于N^2的，所以当N比较小的时候，计算量是可以接受的，所以一个思路就是把大的序列拆成小的序列。
2.4K41发布于 2018-09-04 - 来自专栏PapaMelon 算法社区
PapaMelon #11计算排列的编号
题目链接 计算排列的编号 题解 本题和 #10 计算第 K 个排列 本质上是一个问题，算是一个逆运用吧 我们按字典序（从小到大）考虑 $n$ 个不同元素的全排列。
85220发布于 2021-07-16 - 来自专栏TechBlog
MATLAB实现离散信号的DTFT 和DFT
这一变换不但可以很好的反映序列的频谱特性，而且易于用快速算法在计算机上实现。 DTFT和DFT的主要区别就是DFT在时域和频域都是离散的，它带来的最大好处就是适合于数值计算，适合于计算机处理，DTFT和DFT有许多相似的性质。 利用MATLAB工程计算语言按要求编写程序算法，实现对有限长序列的离散时间傅立叶变换（DTFT）和离散傅立叶变换（DFT）的求解。 三、实验内容 1. 已知序列: x(n)={1，2，3，4，5，6，6，5，4，3，2，1} 1） 计算 x(n) 的 DFT 为 X (k ) ，绘出它的幅度和相位图; 2） 计算 x( ;ylabel('mag X(k)'); end 9.2: n=0:11; x=[1,2,3,4,5,6,6,5,4,3,2,1]; k=n; N=length(n); y=x*exp(-j*2*pi/
2.7K10编辑于 2022-08-03 - 来自专栏技术集锦
练习11—计算器实现
题目 解题步骤 （1）分别定义不同功能变量； （2）输出主页面； （3）分功能实现； （4）使用系统函数； （5）分类输出计算结果； C语言 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> void displayMenu() { system("cls"); printf(" 欢迎进入计算器\n "); printf("** printf("* 8.结束 *\n "); printf("***************************\n "); printf("请输入计算类型编号 e * function(e - 1); } int main() { char user, y; int input, a = 0, b = 0; printf("是否进入计算器 否则输出结果和实际运算结果存在偏差，且差值为第一次数据计算结果，此处使用result += (c + d)保留上次计算结果。
39330编辑于 2022-06-03 - 来自专栏全栈程序员必看
深入理解FT，DTFT，DFT 之间的关系
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、FS、FT、FFT、DFS等，参考整理的资料，重新写了一下各种变换的概念。 但是，计算机只能处理数字信号，首先需要将原模拟信号在时域离散化，即在时域对其进行采样，采样脉冲序列如图(3)所示，该采样序列的频谱如图(4)，可见它的频谱也是一系列的脉冲。 经过上面两个步骤，我们得到的信号依然不能被计算机处理，因为频域既连续，又周期。我们自然就想到，既然时域可以采样，为什么频域不能采样呢？这样不就时域与频域都离散化了吗？ 我们取图（10）周期序列的主值区间，并记为X(k)，它就是序列x[n]的DFT(Discrete Fourier Transform)，即离散傅立叶变换。 可见，DFT只是为了计算机处理方便，在频率域对DTFT进行的采样并截取主值而已。
3.1K20编辑于 2022-07-21 - 来自专栏Pulsar-V
原-图像处理基础（三）DFT与IDFT变换
"%lf ",src[i][j]); } printf(";\n"); } return 0; } 2维傅里叶变换函数 //2维傅里叶变换函数 int DFT2D HEIGHT]; Complex dst_[WIDTH][HEIGHT]; Initdata(src, WIDTH, HEIGHT); printf("\n\n"); DFT2D
1.9K140发布于 2018-04-25 - 来自专栏FPGA技术江湖
几幅图弄清FFT、DFT、DTFT和DFS的关系
经过上面两个步骤，我们得到的信号依然不能被计算机处理，因为频域既连续，又周期。我们自然就想到，既然时域可以采样，为什么频域不能采样呢？这样不就时域与频域都离散化了吗？ 可见，DFT只是为了计算机处理方便，在频率域对DTFT进行的采样并截取主值而已。 FFT的提出完全是为了快速计算DFT而已，它的本质就是DFT！我们常用的信号处理软件MATLAB或者DSP软件包中，包含的算法都是FFT而非DFT。 这点对照DFS和DFT的定义式也可以轻易的看出。因此DFS与DFT的本质是一样的，只不过描述的方法不同而已。 不知道经过上面的解释，你是否明白各种T的关系了呢？ 其实个人认为，纠结了这么多，就是为了打破现实模拟世界与计算机数字世界的界限，道路漫长，仍需攻坚，加油。
7.7K11发布于 2020-12-29 - 来自专栏云深之无迹
来自 1986 的 DFT 改进算法（高阶插值实现）
来自 1986 的 DFT 改进算法（YUNSWJ 数值分析实现版） 昨天的优化 DFT 算法只是简单的使用了一次插值，那对我来说，优化的空间还是非常大的，所以接下来我们更近一步：来加一个“分段二次插值版本 算法实现”做：对每段三角形/多项式解析积分，如果换成“滤波器视角”：FFT 得到 ，再乘上 对于复杂的 FIR / IIR 内插核，频域卷积更自然：频域算一下滤波器的频响 H_interp(f)（可一次预计算
14410编辑于 2026-01-07 - 来自专栏10km的专栏
c++11:计算时间差(毫秒)
C++11下计算时间差(毫秒)要用到chrono时间库,以下是示例代码，我从en.cppreference.com上抄来改的. std::chrono::system_clock::now(); std::chrono::duration<double> diff = end-start; // 计算毫秒时间差并输出
5.1K30发布于 2021-03-22 - 来自专栏bisal的个人杂货铺
如何快速地计算乘以11的结果？
陪孩子学数学，碰到了计算乘11的技巧，恕我孤陋寡闻了，学习了解下。 "计算乘11"就是指某个数和11相乘，快速计算结果，公式就是"两头一拉，逐位相加"。 举些例子，可能更容易理解。 （2） 25×11= 同（1）中的方法，首先拆分被乘数2（ ）5，然后将被乘数中的十位和个位上的数字相加，即：2+5=7，得出结果等于275。 （3） 112×11= 被乘数是三位数时， 第一步：找被乘数百位和个位上的数，分写两边，中间空出两格 1（ ）（ ）2。 （4）1234×11= 被乘数是四位数时， 第一步：将千位和个位上的数字1、4分写两边，即：1（ ）（ ）（ ）4。 第二步：分别计算千位和百位上数字之和、百位和十位上数字之和，十位和个之和，即：1+2、2+3、3+4。 将果写入空格，等于13574。 学海无涯。。。
1.3K00编辑于 2024-05-24
腾讯云开发者
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