gpu fft ocean初步实验结果

NVIDIA SDK 10 Overview This all-new collection of DirectX 10 and OpenGL code samples teaches developers how to make the most of GeForce 8 Series GPUs. The DirectX and OpenGL SDKs include a browser, clear code samples, detailed whitepapers, and videos

稀疏基的讨论已经持续了近一个月了,这次讨论多尺度几何分析.但由于下面讨论的这些变换主要面向图像,而本人现在主要关注于一维信号处理,所以就不对这些变换深入讨论了,这里仅从众参考文献中摘抄整理一些相关内容作为自己的一个备忘录,概念也许并不一定理解的准确,若以后杀入图像处理领域再行好好揣摩研究. 一.从小波分析到多尺度几何分析 小波分析取在从多学科领域中取得巨大成功的一个关键原因在于它比傅里叶分析能更"稀疏"地表示一维分段光滑或者有界变差函数.遗憾的是,小波分析在一维时所具有的优异特性并不能

本人从事DBA相关的工作,最近遇到了IO抖动伴随shread running抖动的情况,主机宕机重启后备库及下游解析binlog出现binlog损害的案例,向一些有经验的同事咨询学习,其中最大的嫌疑是:raid卡问题,今天带各位一起走进raid卡的世界 RAID卡是什么,为什么会用到RAID卡 RAID卡的缓存与磁盘自带的缓存的关系 使用RAID卡应该注意的事项 了解MySQL的你,一定不会对InnoDB的事务日志陌生,InnoDB使用日志来减少提交事务时的开销,因为日志中记录了事务,就无须在每

NVIDIA Documentation NVIDIA官网提供四大类的帮助文档,其中本文以这四类为基础提供有可能在高性能计算上使用的library. 1. CUDA Toolkit Documentation 1.1 AmgX AmgX提供了一个简单路径来加速对英伟达 GPU 核心solver技术.它是一种高性能.以及包括柔性 state-of-the-art 函数库求解器的组合系统 , 用户可以轻松地构建复杂的嵌套迭代法求解等.AmgX库提供很多优化方法,灵活地选择solver的构造方法,而且

前言: cpu的位是指一次性可处理的数据量是多少,1字节=8位,32位处理器可以一次性处理4个字节的数据量,依次类推.32位操作系统针对的32位的CPU设计.64位操作系统针对的64位的CPU设计.操作系统只是硬件和应用软件中间的一个平台.我们的CPU从原来的8位,16位,到现在的32位和64位. 背景: 电脑的内存是8GB, 装的是32位的Win 7 32位版本,系统认出的内存是3.5GB, 应该说是4GB,因为还有0.5GB内存分配给了显存. 笔者十分痛苦,花重金购置的骇客神条单条8GB竟然

上篇讲述了一维FFT的GPU实现(FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换),后来我又由于需要做了一下二维FFT,大概思路如下. 首先看的肯定是公式: 如上面公式所描述的,2维FFT只需要拆分成行FFT,和列FFT就行了,其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0),由于我的代码需要原点在中心,所以在最后我将原点移动到了中心. 下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码: //C2DFFT //被执行2DFFT的是一个N*N的矩阵,在source_2d中按行顺序储存 //水平方向FFT f

最近做一个东西,要用到快速傅里叶变换,抱着蛋疼的心态,自己尝试写了一下,遇到一些问题. 首先看一下什么叫做快速傅里叶变换(FFT)(来自Wiki): 快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform, FFT),是离散傅里叶变换的快速算法,也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换.快速傅里叶变换有广泛的应用,如数字信号处理.计算大整数乘法.求解偏微分方程等等. 对于复数串行,离散傅里叶变换公式为: 直接变换的计算复杂度是O(n^2).快速傅里叶变换可以计算出与直接计算相同的结果,但只

最近在学多项式和生成函数. 上课听$lnc$大神讲还是$mengbier$. 作为多项式的前置芝士,$fft,ntt$等是必学的. 在此记录一些关于$fft,ntt,fwt$的知识及例题... FFT: 应用在处理$\sum _{i+j=k} f[i]*g[j]$的卷积上. 看网上大佬的博客,基本入了门吧. 自己的关于原理的一些见解: 多项式有系数表示和点值表示,两种表示方法可以相互转化. FFT可以在$O(n*longn)$内解决多项式乘法. 具体是,点值表示的方法应用在多项式上是$O(n)$

1 前言 之前在写影像融合算法的时候,免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小.当时为了不影响融合算法整体开发进度,其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的. 后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题:1 与原有平台的已有功能不兼容,产生冲突:2 效率较低.因此,决定重新设计和开发一个这样的功能,方便后期软件系统的维护等. 2 图像重采样 图像处理从形式上来说主要包括两个方面:1 单像素或者邻域像素的处理,比如影像的相加或者滤波运算等:2 图像