VC6.0环境下的FFT库移植与单片机测试程序

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0 下载量 55 浏览量 更新于2024-11-03 收藏 2KB ZIP 举报
资源摘要信息:"FFT.zip_site:***_vc6有fft库吗" 知识点概述: 1. FFT(快速傅里叶变换)基础 2. VC6.0开发环境介绍 3. FFT库的类型与应用 4. 单片机移植基础 5. PUDN资源网站介绍 1. FFT(快速傅里叶变换)基础: 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)是一种高效计算离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)及其逆变换的算法。DFT是频域分析中一种极为重要的工具,它可以将信号从时域转换到频域。FFT算法由于其计算速度远远快于直接计算DFT的方法,因此在数字信号处理领域得到了广泛的应用。 2. VC6.0开发环境介绍: Microsoft Visual C++ 6.0(简称VC6.0)是微软公司推出的一个集成开发环境(Integrated Development Environment, IDE),主要用于Windows平台下的软件开发。VC6.0支持C和C++语言编程,并提供了代码编辑器、编译器、调试器等一系列工具,曾经是许多开发者首选的编程工具,尤其在90年代和21世纪初非常流行。尽管现在有更先进的开发工具如Visual Studio,但VC6.0在一些特定的应用和老旧系统维护中仍有其独特的地位。 3. FFT库的类型与应用: 在信号处理过程中,经常需要用到FFT算法。为了简化开发过程,很多开发者会选择使用现成的FFT库。FFT库是一种预编译好的代码集合,这些库文件通常提供了FFT算法的实现,使得开发者无需从零开始编写FFT算法,大大缩短了开发周期。FFT库一般包含了各种不同编程语言的版本,有的库可能专门针对某一开发环境,如VC6.0,而有的库可能更通用,可以在不同的编程环境或硬件平台上使用。 4. 单片机移植基础: 单片机是一种集成电路芯片,它集成有CPU、内存、输入输出接口等电子组件,广泛应用于嵌入式系统和电子产品的开发。由于其处理能力有限,资源受限,因此在将PC上开发的程序移植到单片机上时,需要考虑程序的优化和硬件的适配问题。程序移植通常包括源代码的重写、内存资源的优化、处理器指令集的适配、外围硬件接口的配置等步骤。移植成功的关键在于深入理解源程序和目标平台的特性,确保程序能在新平台上正常运行。 5. PUDN资源网站介绍: PUDN(Programs Users Documentation Network,程序员文档网络)是一个提供编程相关资源下载的网站。网站上拥有大量的编程资源,包括源代码、库文件、文档、教程等。用户可以在网站上搜索并下载自己所需的资源。由于很多软件开发人员和程序员都会在PUDN上分享自己的项目和代码,因此该网站成了一个重要的程序员社区资源分享平台。用户在搜索资源时,可以通过输入特定的标签或关键词来快速定位到自己需要的内容,比如本例中的"site:*** vc6有fft库吗",用户可能就是希望找到适合VC6.0环境的FFT库。 总结: 标题"FFT.zip_site:***_vc6有fft库吗"暗示了一个用户可能的需求,即寻找适用于VC6.0开发环境的FFT库资源。通过描述中的信息"使用VC6.0编写的FFT测试程序,经过修改后可以移植到单片机上",我们了解到用户不仅需要FFT库,还希望了解如何将程序进行必要的修改以适应单片机的资源限制。文件列表中的"FFT.CPP"表明提供的资源是一个用C++编写的FFT相关源文件。了解这些信息后,用户可以在PUDN网站上根据自己的需求进行搜索,找到适合的FFT库资源,并根据单片机的特性进行相应的程序移植。

下面给出一段代码:class AudioDataset(Dataset): def __init__(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def __getitem__(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def __len__(self): return len(self.train_data)。请给出详细解释和注释

2023-05-24 上传

请详细解释以下代码:class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

2023-05-17 上传