fft学习资料,fft入门

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于fft学习资料的问题，于是小编就整理了2个相关介绍fft学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. adas环境感知方案？
2. 程序员必须掌握哪些算法？

adas环境感知方案？

ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）环境感知方案是指车辆上的系统利用各种传感器和技术手段，实时感知和分析车辆周围环境的方案。
常用的ADAS环境感知方案包括以下内容：
1. 摄像头：通过车载摄像头***集道路上的图像信息，用于车道线识别、障碍物检测、交通标志识别等功能。
2. 激光雷达：利用激光束进行扫描和测距，可以实时获取车辆周围的障碍物、行人、车道线等信息。
3. 雷达：使用雷达探测车辆周围的物体，能够实现快速的目标检测和距离测量，适用于物体跟踪和自适应巡航等功能。
4. 超声波传感器：用于测量车辆周围的距离和障碍物的位置，主要用于倒车***、泊车***等功能。
5. GPS导航系统：通过GPS定位技术获取车辆的位置信息，可以用于导航、定位和地图显示等功能。
6. 通信模块：与其他车辆或基础设施进行通信，实现车辆间的协同和交通流信息的共享，是实现智能交通的基础。
7. 软件算法：通过对传感器数据进行实时处理和分析，利用机器学习和深度学习等算法，实现对车辆周围环境的感知和理解，为驾驶员提供相应的***信息和警示。
综上所述，ADAS环境感知方案通过多种传感器和技术手段，实现对车辆周围环境的感知和分析，为驾驶员提供更安全、舒适和便捷的驾驶体验。

1.传感器融合

因为传感器有各自的优缺点，所以需要融合来扬长避短。摄像头与毫米波雷达是ADAS中最常用的传感器是。

摄像头 - 优势：目标识别能力强，可以对车辆，自行车，行人等目标进行分类。劣势：距离信息不是直接测量得到的。特别是在恶劣天气和光照环境环境下距离信息不准确。

毫米波雷达 - 优势：直接测量目标的位置和速度。受到天气及环境的影响小。劣势: 于雷达的信号较为稀疏，不便通过雷达进行目标识别。这些性质正好与摄像头形成互补。

信息融合又可分为目标级融合和信号级融合。

目标级融合: 每个传感器先各自处理原始信号生成目标。在目标的基础上进行融合。- 优势: 对控制器的算力和通信传输要求低。劣势: 是传感器在独立处理信号时会有信息丢失。

数据级融合: 在原始数据级就进行融合。- 优势：信息丢失少，精度高，劣势：对控制器的算力和通信传输要求高。

在架构设计时需要找到精度和算力分布的平衡点。

L2级别ADAS***用前视摄像头和雷达目标级融合的方案。雷达输出target信号，摄像头为类似mobileye的智能摄像头，输出track信号。

程序员必须掌握哪些算法？

起码一些教材式经典算法要知道，包括排序算法，图算法，串匹配算法，运输流算法，还有一些经典的数学计算算法，比如大规模矩阵乘法，傅里叶积分算法。等等有很多，虽然不一定都用的到，但这些耳熟能详的经典算法必须有所了解。等到工作后会接触到相关的专业算法，再加以学习

使用红黑树来解决Hash碰撞冲突的问题；

计算sizeStamp的时候，调用了Interger中的方法，使用位运算来求出给定数leading zero的数量，当然使用sizeStamp这种方式也算是另辟蹊径吧；

presize中，使用位运算来求出不小于一个数的最小的2的幂；

transfer中，table[i]指向的链表或红黑树中的所有节点，根据hash&n是否为0分别放在table[i]和table[i+n]中，之所以可以这样划分，是因为table数组的长度n是2的幂，这种数字关系挺微妙。

DelayQueue

take中，使用leader/follower模式，避免线程切换的开销，从而达到减少等待时间的目的。

PriorityBlockingQueue

使用数组维护了一个最小堆。

到此，以上就是小编对于fft学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于fft学习资料的2点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.lnbtw.com/post/48898.html