fft

这要弄懂FFT的基本原理，简单说，FFT，傅里叶变换是一种看同一事物的不同方法，比如有张人体画相，你当然可以用小格子顺序分隔开，一个一个格子复原这张画；傅里叶变换的方法是先看粗线条，把轮廓画好，然后再逐渐画得越来越细节，在傅里叶变换里面，粗线条就相当于低频信号，而细节就相当于高频信号。一般事物的通常规律是，低频信号要强于高频信号并决定主要性质，而高频成分越高，越细腻，但也影响比例越小。好了，现在回头解释你的问题，噪声信号如果用FFT的角度看，相当于在任何频谱范围内都有一个平均的分布，如果只是截取有效声音频谱范围内的信号，那么噪声就可以被大大消弱，当然你也会多少损失有效的高频信号，但相对你耳朵的主观辨别能力，这些损失相对于噪声的影响来说大可忽略，这样你就感觉正弦信号能量累积起来了。噪声大部分都被甩掉了，自然就弱了。这个过程的全程是　　待处理信号－－FFT－－滤除高频信号－－－反FFT复原－－处理后信号。这个信号处理过程不仅用在声音上、在图像、电信、光学等领域都有应用，原理都是一样的，不过在针对不同的对象和目的，在滤除环节上处理不同，除了滤除低频的还有专门滤除高频的也有对确定频谱范围进行控制的。

滤波器主要有FIR滤波器和IIR滤波器。FIR线性稳定，但是运算量大。而IIR运算量是FIR的5-10分之一，牺牲了信号的线性，稳定性差。如果精度实时性要求不高的话，可以用IIR的。FFT可以求出频域，然后确定要滤掉哪些频率的。FFT可以求出相位，幅度和频率。可以用这个三个求出功率的相关参数。FIR和IIR主要是滤掉自己不想要的波形而已。不过一旦干扰的频率和基波频率差不多就很难做到了，这个时候需要硬件来完成。以上只是软件上的实现。不过我想说一下，提问题多少给个5分吧，0分是也实在是太抠了点吧。呵呵。

DFT，即可测试性设计（Design for Testability, DFT）是一种集成电路设计技术，它将一些特殊结构在设计阶段植入电路，以便设计完成后进行测试。电路测试有时并不容易，这是因为电路的许多内部节点信号在外部难以控制和观测。通过添加可测试性设计结构，例如扫描链等，内部信号可以暴露给电路外部。总之，在设计阶段添加这些结构虽然增加了电路的复杂程度，看似增加了成本，但是往往能够在测试阶段节约更多的时间和金钱。IDFT就是Inverse Discrete Fourier Transform 离散傅里叶逆变换。FFT就是Fast Fourier Transform 快速傅里叶变换。两者的应用都是将时域中难以处理的信号转换成易于处理的频域信号，分析完成后进行傅里叶反变换即得到原始的时域信号。两者的异同是：我们知道在数学上用级数来无限逼进某个函数，以便简化计算过程而又不致使误差过大，这样工程上才能应用，否则一些数学模型是无法实现快速求解的。IDFT：对于有限长的序列我们可以使用离散傅立叶变换，IDFT是对序列傅立叶变换的等距采样。FFT：并不是与IDFT不相同的另一种变换（即原理是一样的），而是为了减少IDFT运算次数的一种快速算法。它是对IDFT变换式进行一次次的分解，使其成为若干小点数IDFT的组合，从而减小运算量。常用的FFT是以2为基数，它的运算效率高，程序比较简单，使用也十分地方便。IFFT——Inverse Fast Fourier Transform 快速傅里叶逆变换。快速傅里叶变换 (fast Fourier transform), 即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。

你的时域分辨率是fn，频域分辨率是1/16=0.0625，即傅立叶级数中的基频。所以最高频率只能扫描到fn/2，并且傅立叶图是0.0625为宽度的阶梯图。 当然某些软件是线性拟合的，所以看不出是阶梯图。 这就是所谓的功率泄露了。 所以根据你自己的情况，判断是否满足要求吧。

FFT算法分析FFT算法的基本原理是把长序列的DFT逐次分解为较短序列的DFT。按照抽取方式的不同可分为DIT-FFT（按时间抽取）和DIF-FFT（按频率抽取）算法。按照蝶形运算的构成不同可分为基2、基4、基8以及任意因子（2n,n为大于1的整数），基2、基4算法较为常用。 网上有帮助文档: http://www.5doc.com/doc/123035(右上角有点击下载)

二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下：先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。相应的伪代码如下所示：for (int i=0; i<M; i++)FFT_1D(ROW[i]，N);for (int j=0; j<N; j++)FFT_1D(COL[j]，M);其中，ROW[i]表示矩阵的第i行。注意这只是一个简单的记法，并不能完全照抄。还需要通过一些语句来生成各行的数据。同理，COL[i]是对矩阵的第i列的一种简单表示方法。所以，关键是一维FFT算法的实现。下面讨论一维FFT的算法原理。【1D-FFT的算法实现】设序列h(n)长度为N，将其按下标的奇偶性分成两组，即he和ho序列，它们的长度都是N/2。这样，可以将h(n)的FFT计算公式改写如下 ： (A)由于 所以，(A)式可以改写成下面的形式： 按照FFT的定义，上面的式子实际上是： 其中，k的取值范围是 0~N-1。我们注意到He(k)和Ho(k)是N/2点的DFT，其周期是N/2。因此，H(k)DFT的前N/2点和后N/2点都可以用He(k)和Ho(k)来表示

这个估计没人能给你说出来。这是数字信号处理里面最基本的两个变换。了解这两个原理都需要专业背景的。建议你看看东南大学出版的《数字信号处理》。

基础原理讲述：FFT（快速傅里叶变换）：FFT算法是DFT算法的改良版，而DFT是FFT的离散化。理解FFT，就从傅里叶变换到DFT再到FFT的思路进行推导。笔者也会按照这样的思路进行讲解推导。傅里叶变换：傅里叶变换是傅里叶级数的推广，所以在谈傅里叶变换之间，先说一下傅里叶级数。在大学期间学习无穷级数有相关基础的同学可以跳着看。傅里叶级数：傅里叶级数是把类似波的函数表示成简单正弦波的方式，更严肃来说的话：对于满足狄利克雷定理的周期函数，其傅里叶级数是由一组简单的振荡函数加权和表示的，表示周期函数为正弦波和余弦波之和。和或谐波（谐波频率是原周期信号频率整数倍的波），可以用谐波分析开确定每一个谐波的相位和幅度。傅里叶级数中就可能有无限谐波数。对于函数的傅里叶级数的部分但不是所有的谐波求和会产生该函数的近似值，例如：傅里叶级数前几个谐波用于方波就会产生方波的近似值。方波（表示为蓝点）近似为其第六部分和（表示为紫点），由方波傅里叶级数的前六项（表示为箭头）求和形成。每个箭头从其左侧所有箭头的垂直总和开始（即先前的部分总和）方波的傅立叶级数的前四个部分和。随着更多谐波的添加，部分和会收敛到（变得越来越像）

如果在tem图像中看到晶格条纹，可对标定后的图像进行fft，得到一对或多对点，（如果点足够多，也可能是看到环或者弧线段，但都可以看成是点的集合），量取点到中心的距离（单位是nm^-1），求倒数，即为所对应晶面的晶面间距（单位是nm）。原理上，这样的测算结果跟直接在tem图像上测量晶格条纹的间距得到的结果是一样的，但实际上通过fft得到的是大量同类晶面的统计结果，精度远高于直接测量，有很多时候直接测量甚至是无法完成的。fft测算出的晶面间距，其数值可于xrd卡片中的某个d值对应。以上只是大致方法，不知道你的知识基础和样品具体情况，欢迎追问。

悬浮车在游戏中属于组装车系列。最关键的一点就是悬浮轮了，这个轮胎可以在商城中购买，售价为9000点券，基本上所有的玩家都可以获得。

1、登录offtheroad软件。2、找到设置里面的语言设置。3、下拉菜单找到中文，点击中文保存。就设置好了。

offtheworld不是万斯。offtheworld也并不是一个品牌，offtheworld的翻译是让世界，而万斯是一个卖鞋的品牌，因为鞋底的9条直线纹和钻石图案酷似华夫饼干而得名。万斯的鞋还是很不错的就是说有一些小毛病，毕竟是板鞋。万斯品牌介绍设计风格年轻化，潮流话，适合年轻人穿着。滑板鞋鞋垫在脚心处有一个突起的部分，穿起来很舒服，一般鞋子鞋底采用牛筋底，结实耐磨，松饼纹看起来比较美观。质量比较好，布料、胶等原件的质量比较好，价格实惠。Vans匡威鞋是国外的牌子，质量是真的过硬，所以缺点就是光脚穿很磨。而且现在穿万斯的没有匡威多，所以也不会一出门就撞一路，避免尴尬。万斯将鞋底增厚到普通鞋子的两倍，这样更加耐磨。同时，我们还用纯生胶做鞋底，而不添加任何其他材料，来确保鞋子的质量。

没电了

没问题啊 fft的结果都是对的 对应峰值都是5M 可惜不能贴图fft结果范围[-fs/2,fs/2]程序中1000M采样时的显示范围[0，500M]100M采样时的显示范围[0，50M]t0=2E-6; % 10个周期Vamp=1; % 电压幅值10Vf=5E6; % 脉冲5MHzw=2*pi*f; % 角频率index=1;t1=0:(1E-8):1E-5;Vi = zeros(size(t1));t=0:(1E-8):t0;Vi(1:201) = Vamp*sin(w*t);figure;plot(t1,Vi)Y=fft(Vi,512); Pyy=Y.*conj(Y)/512; f=1E8/512*(0:255); plot(f,Pyy(1:256))

大多数 服饰品牌都会从一件白T恤开始，而这种最简单的东西，要想做到独树一帜来，往往是最考验人的。 如果是十件纯白T放在你面前，你能看出其中的不同之处吗？ 很多人的答案都是否定的。 想要探寻纯白Tee世界的“丰富”，我们不妨来看看位于日本东京涩谷区小巷里的 “#FFFFFFT” 。 这是世界上第一家专门售卖纯白T恤的专卖店。 #FFFFFFT -- 看似是毫无意义的乱码，但实则“#FFFFFF”代表的是RGB配色表里的白色色号，设计师又在后面加上了一个 T，即表示「白 T」。 在商店里，可以看到来自不同品牌的白T排成一列 -- 在颜色上，分出了月白、米白、粉白等。 领型包含V领、圆领、U领、小高领等。 修身、合身、oversized······ 不同版型和剪裁设计的白Tee在这里应有尽有。 每件T恤都经过了严格的把关，能“出台”挂上去的一定不会超过30件，保证其质量和简约的视觉享受，也能使消费者具有更好的对比消费体验。 “不随便”的白T 店主夏目拓也堪称是“白T猎人”，从便利店的廉价自主品牌到Prada等奢侈品牌，他搜集的白T恤超过一百件，还会为了一件有趣的白T恤实地拜访生产厂家。 因此店铺中所有的白Tee都是夏目拓也精心筛选出来的，其店内售卖的白Tee就涵盖了20多个品牌，其中包括了大家熟悉的美国休闲品牌 J.CREW、英国老牌 SUNSPEL、对品质极其考究的日本品牌 SMOOTHDAY、瑞典品牌 The White Briefs 等。 除了上面几个知名度较大的品牌，夏目还会寻找一些有特色的小众品牌。 例如京都真丝 LOOKSEA 的白T，是利用纺织机慢速织出的，布料间紧密坚实，且原料不单单只采用了棉花或是其它纤维面料，更是加入了45％丝绸，使得手感触感顺滑舒适，又轻薄透气。 随着店面知名度的不断扩大，甚至还会有品牌主动找上门，要求把T恤放在 #FFFFFFT 店铺中售卖，例如美国厂家 LADYWHITE 等。 这也正是夏目想要的一种商业状态，不单单把 #FFFFFFT 当作是一个白T的卖场，而是可以为所有生产白T恤厂家搭建一个宣传平台。 不光有“任性的”产品，还有“任性的”经营 #FFFFFFT 的个性之处不止是只卖白T，还有的是 它只在周六下午营业，并只营业七个小时（12:00 -- 19:00） “让消费者更多抱着的是前来购买的目的进来店铺，而不只是随便来逛逛。” 这么做的目的其实类似于商业里常言道的“饥渴营销”，让消费者认为#FFFFFFT的“开店时间”是一次“终于等到的机会”。 如果是每天都营业，人们总是会想下次还可以再去，一周只开半天，反而会更刺激人们想快点去看看，并抓住这次机会买多几件。 不开网店 纵使线上购物多么的便捷，实体店的消费模式都有其生存的价值。 因为消费者需要的，不单是买，还有体验。 店内品牌的白T来自全球各地，如果只是在网上对比，很难看出其中的区别，最多也就是长短、口袋设计等这些外观因素。 让顾客们能亲手的触摸到不同材质的差异，观察白Tee的细节，才是最能感受看似一样的白T实则有很大不同的最佳方式。 而这，就是一种奇妙的体验。 每件白T的原料产地不同，布料的纺织方法也不同，因此手感上也会有很大的差别。 英国品牌 SUNSPEL 布料细腻柔软，且还带有一丝光泽感；德国柏林的Merz b.Schwanen 采用欧洲复古纺织技术，即使穿着多年，也能依旧保持硬挺的版型和坚固的延展性。 在 2017 年，#FFFFFFT 还作为实体店首发站 开售 Seiso Shiro 历时两年研发的号称 “防激凸”的正装白T 。 这件白Tee选用来自日本、美国、乌干达还有印度的有机棉，并采用日本高工艺的防治技术，售价9720日元（约合人民币 600 元），限量200件，穿着于身，都能很好的解决男性穿T凸点的尴尬，且不易变形。 变黄的T恤 事实上，久穿后的白Tee在一般的洗涤中，皮脂通常不会被完全洗净，并且当长时间暴露在直射阳光下时，残留在纤维中的皮脂会发生反应而导致白T变黄。 为庆祝开店一周年，#FFFFFF 与日本知名的洗衣精品牌 Kimura Soap （木村石硷）合作开发了世界首款白色T洗涤剂【#FFFFFFT for LAUNDRY】，可保持T恤原有的白并使黄化下降，还不会损坏织物，因为其中不使用任何的荧光增白剂和氯漂白剂。 除了用白色T恤专用的洗涤剂，日常在清洗白 Tee 的时候，可用盐水浸泡发黄的白衣服，随后正常洗涤，并在通风良好的区域遮荫，是白色T有效护理的方法。 话说回来，#FFFFFFT售卖着看似单一的产品之所以能变成人们心之所望的消费地点，其中最大的优势就在于它在为消费者提供寻找品牌白T这种方便的同时，还保证了产品的质量。 #FFFFFFT“偏僻”的选址和任性的经营手段，成功激起挑战着年轻消费者本性的“好奇心”，促使店面已经不单单只是一个商铺，更大程度上演变成了旅客们去日本“必打卡的地点”。 而白T这种不分性别年龄的必备单品，其消费的群体就已经足够强大，尤其是对于喜爱白T的人士来说，更让他们喜爱#FFFFFFT的最大原因，是因为在#FFFFFFT，可以发现白Tee的一万种可能。

FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用多少点来做FFT。现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就不在此罗嗦了。采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，经过FFT之后，就可以得到N个点的FFT结果。为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。每一个点就对应着一个频率点。这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。例如某点n所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析到0.5Hz。如果要提高频率分辨力，则必须增加采样点数，也即采样时间。频率分辨率和采样时间是倒数关系。假设FFT之后某点n用复数a+bi表示，那么这个复数的模就是An=根号a*a+b*b，相位就是Pn=atan2(b,a)。根据以上的结果，就可以计算出n点（n≠1，且n<=N/2）对应的信号的表达式为：An/(N/2)*cos(2*pi*Fn*t+Pn)，即2*An/N*cos(2*pi*Fn*t+Pn)。对于n=1点的信号，是直流分量，幅度即为A1/N。由于FFT结果的对称性，通常我们只使用前半部分的结果，即小于采样频率一半的结果。好了，说了半天，看着公式也晕，下面圈圈以一个实际的信号来做说明。假设我们有一个信号，它含有2V的直流分量，频率为50Hz、相位为-30度、幅度为3V的交流信号，以及一个频率为75Hz、相位为90度、幅度为1.5V的交流信号。用数学表达式就是如下：S=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)式中cos参数为弧度，所以-30度和90度要分别换算成弧度。我们以256Hz的采样率对这个信号进行采样，总共采样256点。按照我们上面的分析，Fn=(n-1)*Fs/N，我们可以知道，每两个点之间的间距就是1Hz，第n个点的频率就是n-1。我们的信号有3个频率：0Hz、50Hz、75Hz，应该分别在第1个点、第51个点、第76个点上出现峰值，其它各点应该接近0。实际情况如何呢？我们来看看FFT的结果的模值如图所示。图1 FFT结果从图中我们可以看到，在第1点、第51点、和第76点附近有比较大的值。我们分别将这三个点附近的数据拿上来细看：1点： 512+0i2点： -2.6195E-14 - 1.4162E-13i 3点： -2.8586E-14 - 1.1898E-13i50点：-6.2076E-13 - 2.1713E-12i51点：332.55 - 192i52点：-1.6707E-12 - 1.5241E-12i75点：-2.2199E-13 -1.0076E-12i76点：3.4315E-12 + 192i77点：-3.0263E-14 +7.5609E-13i很明显，1点、51点、76点的值都比较大，它附近的点值都很小，可以认为是0，即在那些频率点上的信号幅度为0。接着，我们来计算各点的幅度值。分别计算这三个点的模值，结果如下：1点： 51251点：38476点：192按照公式，可以计算出直流分量为：512/N=512/256=2；50Hz信号的幅度为：384/(N/2)=384/(256/2)=3；75Hz信号的幅度为192/(N/2)=192/(256/2)=1.5。可见，从频谱分析出来的幅度是正确的。然后再来计算相位信息。直流信号没有相位可言，不用管它。先计算50Hz信号的相位，atan2(-192, 332.55)=-0.5236,结果是弧度，换算为角度就是180*(-0.5236)/pi=-30.0001。再计算75Hz信号的相位，atan2(192, 3.4315E-12)=1.5708弧度，换算成角度就是180*1.5708/pi=90.0002。可见，相位也是对的。根据FFT结果以及上面的分析计算，我们就可以写出信号的表达式了，它就是我们开始提供的信号。总结：假设采样频率为Fs，采样点数为N，做FFT之后，某一点n（n从1开始）表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N；该点的模值除以N/2就是对应该频率下的信号的幅度（对于直流信号是除以N）；该点的相位即是对应该频率下的信号的相位。相位的计算可用函数atan2(b,a)计算。atan2(b,a)是求坐标为(a,b)点的角度值，范围从-pi到pi。要精确到xHz，则需要采样长度为1/x秒的信号，并做FFT。要提高频率分辨率，就需要增加采样点数，这在一些实际的应用中是不现实的，需要在较短的时间内完成分析。解决这个问题的方法有频率细分法，比较简单的方法是采样比较短时间的信号，然后在后面补充一定数量的0，使其长度达到需要的点数，再做FFT，这在一定程度上能够提高频率分辨力。具体的频率细分法可参考相关文献。[附录：本测试数据使用的matlab程序]close all; %先关闭所有图片Adc=2; %直流分量幅度A1=3; %频率F1信号的幅度A2=1.5; %频率F2信号的幅度F1=50; %信号1频率(Hz)F2=75; %信号2频率(Hz)Fs=256; %采样频率(Hz)P1=-30; %信号1相位(度)P2=90; %信号相位(度)N=256; %采样点数t=[0:1/Fs:N/Fs]; %采样时刻%信号S=Adc+A1*cos(2*pi*F1*t+pi*P1/180)+A2*cos(2*pi*F2*t+pi*P2/180);%显示原始信号plot(S);title("原始信号");figure;Y = fft(S,N); %做FFT变换Ayy = (abs(Y)); %取模plot(Ayy(1:N)); %显示原始的FFT模值结果title("FFT 模值");figure;Ayy=Ayy/(N/2); %换算成实际的幅度Ayy(1)=Ayy(1)/2;F=([1:N]-1)*Fs/N; %换算成实际的频率值plot(F(1:N/2),Ayy(1:N/2)); %显示换算后的FFT模值结果title("幅度-频率曲线图");figure;Pyy=[1:N/2];for i="1:N/2"Pyy(i)=phase(Y(i)); %计算相位Pyy(i)=Pyy(i)*180/pi; %换算为角度end;plot(F(1:N/2),Pyy(1:N/2)); %显示相位图title("相位-频率曲线图");看完这个你就明白谐波分析了。

"Continuous Assignment to register"连续不断地向寄存器赋值--不支持程序第18行（起）出错。...assign str3 = str4 << 2; assign str2 = str3 << 1; ...

FFT的本底噪音有5个dB左右如果基波的幅度可以满值，最大可以测到75个dB，也就是0.017% 。不过满幅基本是不可能的引用第5楼luyeallen于2008-07-19 20:10发表的 :示波器采样是多少BIT的？量化噪声是多少？隔壁坛有DX告诉偶说这A/D是8位的 在物理试验室玩看过这玩意偶的测试小信号输入稍大，晚上再发大信号、削顶及方波的图这个测试很好,可以把一些基本问题搞搞清楚,但估计用示波器来测量可能是有问题的.测量FFT还是用FFT分析仪或都频谱仪来测量.本人也买了一张一样的喋片,在等这张片子到手.过两天上用FFT分析仪和频谱分析仪的测量结果,供大家分析与讨论.上个新做的耳放FFT测试结果。测试条件：负载：32欧输入电压：2V，20KHz放大倍数：2倍大信号大至削顶100kHz1k方波

你先wavread进matlab然后用hamming function生成一个normalize hamming windows就可以算了。我不明白你的解析度是什么意思这块

要直线的话那得用冲击函数吧：y = zeros(1,101);y(1) = 1;fy = fftshift(fft(y));plot(abs(fy));这样就是了。虽然，我也以为白噪声在频谱上是直线。。我也再研究一下，希望共同搞明白这个问题。

quartus生成.vx文件方法是processing-->start-->starttestbenchtemplatewriterQuartusII是Altera公司推出的综合性CPLD/FPGA开发软件，软件支持原理图、VHDL、VerilogHDL以及AHDL（AlteraHardware支持DescriptionLanguage）等多种设计输入形式，内嵌自有的综合器以及仿真器，可以完成从设计输入到硬件配置的完整PLD设计流程。

命令行应该写成这样吧：""f:/program files/beyond compare 3/bcomp.exe" "$LOCAL" "$REMOTE""甚至这样：""f:/program files/beyond compare 3/bcomp.exe" "$LOCAL" "$REMOTE""你试试，再讨论。

意思是，我心有猛虎，在细嗅蔷薇。这句话是英国诗人西格里夫·萨松代表作《于我，过去，现在以及未来 》的经典诗句。诗文节选如下：Inu2002meu2002theu2002tigeru2002sniffsu2002theu2002rose。我心里有猛虎在细嗅着蔷薇。Looku2002inu2002myu2002heart,u2002kindu2002friends,u2002andu2002tremble,u2002审视我的心灵吧，亲爱的朋友，你应战栗，Sinceu2002thereu2002youru2002elementsu2002assemble。因为那里才是你本来的面目。扩展资料：诗歌的创作背景：作者西格里夫·萨松在第一次世界大战爆发之前自愿参军，并在一战的战场上表现英勇，屡建功勋。 但是，战场上的残酷景象和战友的阵亡让他深深体会到战争的祸害，因此他于1917年退出了军队。回到家乡之后，萨松以大量的诗歌文学作品表明他的反战立场，其中最有名的作品都是描绘战争中的恐惧和空虚的代表作《于我，过去，现在以及未来 》，其中“心有猛虎,细嗅蔷薇”成为脍炙人口的不朽经典。这首诗是著名的文学家、翻译家余光中先生翻译的。创作手法新颖灵活，韵律优美，节奏感强。“心有猛虎，细嗅蔷薇”是余光中在散文《猛虎与蔷薇》中翻译的，他自称是“勉强翻译”，但是这个翻译渐渐成为经典。 这句话，想表达的是人类内心的两面性。

有这种搭配。take off the ship:下船。例如：take off the plane：下飞机。此外，take off还有“脱掉”的意思。例如：take off your coat

jump-off-the-wallx0dx0ax0dx0a从墙上跳下来x0dx0ax0dx0a双语例句x0dx0a1.Oneofthekidswaspeelingplasteroffthewall.x0dx0a其中一个孩子在剥墙上的灰泥。x0dx0a来自柯林斯例句x0dx0a2.Itcanbedonewithoutfollowingsomeabsurd,off-the-wallinvestmentstrategy.x0dx0a不用遵照那套荒唐愚蠢的投资策略也可以做到。x0dx0a来自柯林斯例句x0dx0a3.Hepickedthetelephoneoffthewallbracket.x0dx0a他从墙上的固定托架上摘下电话。x0dx0a来自柯林斯例句x0dx0a查看更多x0dx0a权威例句x0dx0a1.Mylegwouldspasmandjumpoffthebed.x0dx0ax0dx0a来自THETIMESx0dx0a2.Supposingheshoulddieorjumpoffthewharf?x0dx0ax0dx0a来自NEWYORKERx0dx0a3.Turnofftheheatandsetthepanaside.x0dx0ax0dx0a来自BBC

they are jumping off the wall他们正从墙上跳下来。

pull off the road把....停在路边。双语例句1Some drivers were forced to pull off the road because of poor visibility.由于可见度很差，一些司机被迫把停在路边。2If you are driving, pull off the road and stay clear off bridges, overpasses and parking garages.如果你在驾驶中，离开道路，桥梁，天桥和停车间。

序列加长后FFT与原序列FFT的关系是什么，试推导其中一种关系。用与FIR滤波器的设计不同，IIR滤波器设计时的阶数不是由设计者指定

FFT是快速傅里叶变换，FIR滤波器是有限脉冲响应滤波器。两者在概念上是完全不同的。但是FIR滤波器的输出可以通过线性卷积求的，而线性卷积在数学上可以利用FFT来快速完成，所以可以利用FFT来实现FIR滤波器。所以，“FFT是实现FIR滤波器的一种”，这种说法可以成立

吴恬敏。经查询相关资料显示电视剧《Fresh Off the Boat》里黄金恩的老婆是亚裔女演员吴恬敏饰演的，并因此出名，在剧里是一个正派，心地善良。《Fresh Off the Boat》由琳·谢尔顿，麦克思·温克勒等人执导，兰德尔·朴，吴恬敏，杨升德等主演的情景喜剧，是根据华裔美国厨师黄颐铭的回忆录《初来乍到》改编，主要描述上世纪九十年代一个台湾家庭来到奥兰多定居的故事。

平均次数，也就是采样数。也就是显示的结果是测试16次的平均值还是32次的平均值。一般来说平均次数多些，线形较细，毛刺较小，代价就是测量时间久些。

根据微博官网通知，jeffthekiller现在已经56岁了

很简单啊：Complex[] complexData = new Complex[audioData.length];for (int i = 0; i < complexData.length; i++) { complextData[i] = new Complex(audioData[i], 0);}Complex[] fftResult = FFT.fft(complexData);[/code]

基频，400Hz。后面的都是它的高次谐波。

参数有点多。需要每个明确

泰勒·斯威夫特。根据查询walkofftheearth详细资料得知，是加拿大乐队，2006年在加拿大安大略省柏林顿成立，乐队由5人组成，合作的女歌手是泰勒·斯威夫特。歌手泛指演唱歌曲及其他声乐作品的娱乐业人士，也用于自称，作为职业它有一个规范的叫法“歌唱演员”。

任务也可以得到，具体攻略见为我www.cngba.com

傅里叶变换 前 应当 把时序信号 的 平均 值 （常数，直线）去掉 再做谱分析。离散变换 要做 时序信号 移动窗 滤波 或 频域信号 截去 高低频端的 泄露。频率不会是负的，要截去。

虽然都有“广大”的意思，但是在一般情况下，magnitude是“数量的大小”的意思,amplitude都用在物理里面，指“振幅”，它一般不作“大小，广阔”的意思。magnitude[5mA^nitju:d]n.大小, 数量, 巨大, 广大, 量级amplitude[5Amplitju:d]n.广阔, 丰富, 振幅, 物理学名词

虽然都有“广大”的意思，但是在一般情况下，magnitude是“数量的大小”的意思,amplitude都用在物理里面，指“振幅”，它一般不作“大小，广阔”的意思。magnitude[5mA^nitju:d]n.大小, 数量, 巨大, 广大, 量级amplitude[5Amplitju:d]n.广阔, 丰富, 振幅, 物理学名词

做FFT，图像上有频率分量。如果你是想返回频率值，频谱下标和频率有一个对应关系。freq=index*Fs/N具体可见http://stackoverflow.com/questions/3694918/how-to-extract-frequency-associated-with-fft-values-in-python

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