Как стать автором
Обновить
23
0
Анатолий @sci_nov

Пользователь

Отправить сообщение

Тестирование алгоритма деления больших чисел на С++ с использованием Python C API

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение11 мин
Количество просмотров3.7K

Ранее был предложен некоторый Алгоритм деления 2W‑битовых чисел с использованием операций над W‑битовыми числами. Для тестирования использовались целые числа языка С++, что не позволяло проверять, например, 128-битные целые числа. Однако, в язык Python встроена поддержка целых чисел неограниченной ширины (Big Integer), а также имеется API для вызова методов Python из программ на языке С/С++. Это позволяет протестировать разные алгоритмы с числами, в том числе деление, используя в качестве результата строковое представление чисел.

В данной статье расписаны шаги для использования Python C API в программе на языке С++, а также показан пример вызова оператора деления двух целых чисел с возвратом результата в виде строки С. Использовалась следующая программная конфигурация:

Читать далее
Всего голосов 6: ↑4 и ↓2+5
Комментарии7

Алгоритм деления 2W-разрядных чисел с использованием операций с числами разрядностью W

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров2.1K

На примере 32-битных целых чисел рассматривается масштабируемый алгоритм деления, использующий числа с двукратно меньшей (16 бит) разрядностью. Для иллюстрации работоспособности алгоритма приведен код тестового приложения на языке С++.

Читать далее
Всего голосов 12: ↑10 и ↓2+17
Комментарии4

Недвоичные регистры сдвига с линейной обратной связью модулированные пилообразным кодом

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров1.9K

Ранее, Full-stack шифрование на обобщенных регистрах с линейной обратной связью / Хабр (habr.com), рассматривались недвоичные регистры сдвига с линейной обратной связью (LFSR), обеспечивающие периоды T_q = {p}^{m-q} - 1, где q=0,1,....

Для увеличения периода комбинировались два регистра с периодами T_0 и T_1, что в итоге давало период

Читать далее
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии0

Full-stack шифрование на обобщенных регистрах с линейной обратной связью

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров2K

В теории кодирования хорошо известны регистры сдвига с линейной обратной связью (РСЛОС или LFSR -- Linear Feedback Shift Register), которые применяются, например, для:

Читать далее
Всего голосов 2: ↑1 и ↓10
Комментарии3

Сглаживание цифровых сигналов

Время на прочтение12 мин
Количество просмотров94K

Введение


Данную статью меня заставил написать пост habrahabr.ru/post/183986, где не совсем правильно используется некоторый алгоритм сглаживания изображения.

Сразу перейдём к сути дела.

Математические модели цифровых сигналов — вектора и матрицы, элементами которых являются числа. Числа могут быть двоичными (бинарный сигнал), десятичными («обычный» сигнал) и так далее. Любой звук, любое изображение и видео могут быть преобразованы в цифровой сигнал1: звук — в вектор, изображение — в матрицу, а видео — в последовательный набор матриц. Поэтому цифровой сигнал — это, можно сказать, универсальный объект для представления информации.

Задача сглаживания — это, по сути, задача фильтрации сигнала от скачкообразных (ступенчатых) изменений. Считается, что полезный сигнал их не содержит. Ступенчатый сигнал за счёт множества резких, но небольших по амплитуде, перепадов уровня содержит высокочастотные составляющие, которых нет в сглаженном сигнале. Поэтому для некоторого алгоритма сглаживания в первую очередь необходимо определить как сильно ослабляются разные частотные составляющие. Другими словами, необходимо построить амплитудно-частотную характеристику соответствующего фильтра, иначе велика вероятность «нарваться» на артефакты.

Задача сглаживания может использоваться при прореживании сигналов, то есть когда, например, необходимо отобразить большую картинку на небольшой экран. Или когда частота дискретизации звука снижается, например, с 48000 Гц до 44100 Гц. Понижение частоты выборок — коварная операция, требующая предварительной обработки сигнала (низкочастотной фильтрации), но это — тема отдельного разговора…

Приведём пример «плохого» сглаживания


Казалось бы, обычное усреднение и сигнал на выходе должен быть «гладким». Но как определить, насколько он стал «глаже»? Не переборщили ли мы? А может быть некоторые коэффициенты выбрать не по 1/3? А может быть усреднить по пяти точкам? Как определить насколько ослабляются частотные составляющие в сигнале? Как найти свой (то есть для конкретной задачи) оптимум?
На эти и некоторые другие вопросы я постараюсь ответить так, чтобы «обычный» программист смог обосновать свой алгоритм, — надеюсь, не только алгоритм на тему «Сглаживание», так как идеи будут излагаться весьма общие, заставляющие думать самому
Читать дальше →
Всего голосов 38: ↑36 и ↓2+34
Комментарии32

Информация

В рейтинге
5 977-й
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Специалист
Senior