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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: % 做 N 点 IFFT if nargin>7, ifft_sym = zero_insertion(ifft_sym,Nos); end if nargin>6, 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 ，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。 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。 3,1,3);stem(k,angle(y),'filled');ylabel('ang X(k)'); end 8.4： for N=5:5:10 n=0:N-1;k=n; x=[n>=0]; n1=0:6* ;ylabel('mag X~(k)'); subplot(4,2,6);stem(k1,angle(y1),'.')
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 - 来自专栏量子化学
用Gaussian 16做二分量赝势自旋轨道DFT（SODFT）计算
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。 6. 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。 Tl=dhf-SVP, Cl=cc-pvdz 0 1 Tl Cl 1 r1 r1 2.485 Cl 0 cc-pvdz **** Tl 0 S 6 1.00 45.356924655
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。 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 ，打印了与 np.fft.fft 的复谱 RMSE（本例约 6e-12，基本等于浮点舍入误差）。
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? id=MjU2NjEmXyYyNy4xODYuMTI0LjE2OQ%3D%3D图片Digital Film Tools Rays软件要求Adobe Photoshop CS6及更高版本（仅限64位）Adobe
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 - 来自专栏全栈程序员必看
深入理解FT，DTFT，DFT 之间的关系
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。 (1)×(3)后可以得到离散时间信号x[n]，如图(5)所示； 由前面的性质1，时域的相乘相当于频域的卷积，那么，图(2)与图(4)进行卷积，根据前面的性质2知，会在各个脉冲点处出现镜像，于是得到图(6) 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？ 三、DFT 现在我们进行频域采样，即频域相乘，图(6)×图(8)得到图(10)，那么根据性质1，这次是频域相乘，时域卷积了吧，图(5)和图(7)卷积得到图(9)，不出所料的，镜像会呈周期性出现在各个脉冲点处 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
，(1)×(3)后可以得到离散时间信号x[n]，如图(5)所示；由前面的性质1，时域的相乘相当于频域的卷积，那么，图(2)与图(4)进行卷积，根据前面的性质2知，会在各个脉冲点处出现镜像，于是得到图(6) 现在我们进行频域采样，即频域相乘，图(6)×图(8)得到图(10)，那么根据性质1，这次是频域相乘，时域卷积了吧，图(5)和图(7)卷积得到图(9)，不出所料的，镜像会呈周期性出现在各个脉冲点处。 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。 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 - 来自专栏绿盟科技研究通讯
多方安全计算（6）MPC中场梳理
；实现的方式较多，读者不妨参考[6]了解细节，开源实现可参考[2] · 不经意传输模块：主要包含标准不经意传输（OT，常基于对称与非对称加密），随机不经意传输（ROT，OT的一种变形），关联不经意传输（ · 布谷鸟哈希：广泛用于专用隐私计算模块中，用于降低通信与计算开销，其实现可参考[2]。 International Journal of Information Security, 2010, 9(6): 371-385. [5]: https://github.com/microsoft /SEAL [6]:https://zh.m.wikipedia.org/zh-hans/%E4%BC%AA%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%95%B0%E7%94%9F%E6%88%90%E5% 往期回顾： 安全多方计算之前世今生 安全多方计算(1):不经意传输协议 安全多方计算:(2)隐私信息检索方案汇总分析 多方安全计算(3)MPC万能钥匙：混淆电路 多方安全计算（4）MPC万能积木 秘密共享
2.3K11编辑于 2023-02-22 - 来自专栏往期博文
MySQL学习6:常用计算函数
常用计算函数 求总数 关键词：count 案例： 1.计算所有记录总数 select count(*) from students; 最大值 关键词：max 案例： 1.计算学生中最大年龄 select max(age) from students; 求和 关键词：sum 案例： 1.计算所有学生的年龄总和 select sum(age) from students; 平均值 关键词：avg 案例： 1.计算所有学生的平均年龄 select avg(age) from students; 四舍五入 关键词：round 案例： 1.计算所有学生的平均年龄,保留2位小数 select
20420编辑于 2022-06-14 - 来自专栏云计算D1net
云计算的6个未来趋势
移动浪潮驱动下，云计算将无处不在 在手机、平板电脑等移动设备的驱动下，云计算的市场需求将获得进一步增长。每个部署在云端的应用程序，都将提升云计算的商业价值。 2. 第三方云平台数量，将获得增长 如同过去的操作系统和浏览器大战，能够满足用户需求并最终流行的第三方应用程序，将推动云计算平台获得增长，类似于NetSuite的云计算服务公司将蓬勃发展。 3. 云计算将减少企业损耗 云计算的运用，可以减少企业内外部之间由于流通不畅而导致的损耗。那些无法避免这种损耗的企业，将逐渐退出市场。 新的价格战将不可避免 目前的云计算产业，正处在新一轮价格战的前夜。在繁荣的云服务领域，亚马逊已经占据了很长一段时间。 6. 云计算的社会化特征增强 云计算，当下正在向社会化模式靠拢。通过云端应用发布的数据，不仅可以使用传统的电子邮件分享，而且能够满足社会化媒体的需求，如Facebook和Twitter。
1.8K41发布于 2018-03-20 - 来自专栏DrugOne
. | 计算速度远远优于DFT，NewtonNet推导ab initio海森矩阵用于过渡态优化
通过将计算成本相对于密度泛函理论（DFT）ab initio源降低几个数量级，作者能够在每一步的鞍点优化中使用学习到的海森矩阵。 作者的方法计算海森矩阵的速度比对应的ab initio计算快1000倍，并在寻找过渡态方面比使用ML或DFT PES的QN方法更具稳健性。 学习预测DFT海森矩阵 图 1 图1a展示了NewtonNet模型，通过转化和聚合原子特征ai，预测DFT计算的分子能量E，这些特征从空间邻居aj和原子间距离Rij中获取局部化学环境信息。 在图4c中，作者比较了使用完整海森矩阵和QN海森矩阵优化的NewtonNet TS鞍点结构的振动频率，并使用这些结构作为输入计算DFT海森矩阵的频率。 通过使用NewtonNet，海森矩阵的计算速度比DFT快三个数量级，且在过渡态优化中所需步骤比准牛顿方法少2-3倍。
47710编辑于 2024-12-05 - 来自专栏量子化学
沸石等温吸附曲线的快速预测与结合能数据库：基于DFT计算结果的特征学习
近期，南京大学化学化工学院马晶教授课题组和南京大学计算机软件新技术国家重点实验室高阳教授课题组合作，在The Journal of Physical Chemistry C期刊上发表了题为Zeolite 基于上述三个描述符的机器学习预测得到的结合能与密度泛函理论（DFT/PBE）计算结果相吻合，其相关系数可以达到0.92。 ? 图1 三个描述符（Veff、RDLS和PLD）预测沸石分子筛与氮气的结合能，用于吸附等温曲线的快速模拟 计算表明分子筛的局域静电环境及其与所吸附的氮气分子的静电相互作用是影响吸附性质的重要因素。 图4 沸石分子筛吸附数据库的DIY在线预测版块 用户可以在DFT/PBE计算的结合能模块来查询100个DFT/PBE计算出的实验合成的分子筛与氮气分子的结合能。 图5 沸石分子筛吸附数据库的DFT/PBE计算的结合能版块 参考文献 [1] Yuming Gu, Ziteng Liu, Changzhou Yu, Xu Gu, Lili Xu, Yang Gao
1.9K10发布于 2020-07-27
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