diff --git a/Filtering/fast_filters.f90 b/Filtering/fast_filters.f90 index 42e844b..e22cbe3 100644 --- a/Filtering/fast_filters.f90 +++ b/Filtering/fast_filters.f90 @@ -10,12 +10,15 @@ SUBROUTINE filter_and_downsample(output, samples, downsample, fb_filter, n, m) INTEGER k, i, s DOUBLE PRECISION, DIMENSION(n/downsample) :: output -!F2PY INTENT(IN) :: samples -!F2PY INTENT(IN) :: fb_filter -!F2PY INTENT(IN) :: downsample -!F2PY INTENT(HIDE) :: n -!F2PY INTENT(HIDE) :: m -!F2PY INTENT(OUT) :: output + ! Dichiariamo come vogliamo usare le variabili per l'interfaccia + ! python. + ! + !F2PY INTENT(IN) :: samples + !F2PY INTENT(IN) :: fb_filter + !F2PY INTENT(IN) :: downsample + !F2PY INTENT(HIDE) :: n + !F2PY INTENT(HIDE) :: m + !F2PY INTENT(OUT) :: output ! Cominciamo a filtrare s = 1 @@ -44,6 +47,8 @@ SUBROUTINE upsample_and_filter(output, samples, upsample, fb_filter, n, m) DOUBLE PRECISION, DIMENSION(m) :: fb_filter DOUBLE PRECISION, DIMENSION(upsample * n) :: output + ! Esportiamo le variabili per l'interfaccia python. + ! !F2PY INTENT(IN) samples !F2PY INTENT(IN) fb_filter !F2PY INTENT(IN) upsample diff --git a/Slide/slide.tex b/Slide/slide.tex index 5df41e7..9ba0cb2 100644 --- a/Slide/slide.tex +++ b/Slide/slide.tex @@ -175,8 +175,8 @@ Questo è sia FIR che causale. Consideriamo i seguenti segnali: \[ \left\{ \begin{array}{l} - x_1(n) = ( \ldots , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , \ldots ) \\ - x_2(n) = ( \ldots , 1 , -1 , 1 , -1 , 1 , \ldots ) \\ + x_0(n) = ( \ldots , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , \ldots ) \\ + x_1(n) = ( \ldots , 1 , -1 , 1 , -1 , 1 , \ldots ) \\ \end{array} \right. \] ed i seguenti filtri: @@ -189,7 +189,7 @@ Si ottengono i seguenti output: \[ - h_0x_0 = x_0 \qquad h_1x_0 \equiv 0 \qquad h_0x_1 \equiv 0 \qquad h_1x_2 = x_2 + h_0x_0 = x_0 \qquad h_1x_0 \equiv 0 \qquad h_0x_0 \equiv 0 \qquad h_1x_1 = x_1 \] \end{frame} @@ -491,6 +491,7 @@ \end{frame} +\subsection{Ricostruzione del segnale} \begin{frame} \frametitle{La sintesi} % Osserviamo cosa succede ora se consideriamo \begin{eqnarray*} @@ -581,7 +582,8 @@ % \section{Wavelets} -\subsection{Refinement function} +\pausaindice +\subsection{Refinement equation} \begin{frame} \frametitle{Refinement equation} Cerheremo ora di estendere l'esempio precedente ad un procedimento generale per analizzare segnali. \\[15pt] @@ -676,6 +678,7 @@ % \end{example} \end{frame} +\subsection{Spazi wavelet} \begin{frame} \frametitle{Un altro punto di vista} Scegliamo una funzione $\Phi(t) \in L^2(\R)$ e i seguenti sottospazi: @@ -701,6 +704,7 @@ } \end{frame} +\subsection{Conclusioni e implementazione} \begin{frame} \frametitle{Due possibili scelte:} \vskip 15pt @@ -716,7 +720,7 @@ \[ \left\{ \begin{array}{lcl} \Phi_0(t) &=& \chi_{[0,1]}(t) \\ - \Phi_{j+1}(t) &=& \sum_{k=0}^{N} h_k \Phi(2t - k) + \Phi_{j+1}(t) &=& 2\sum_{k=0}^{N} h_k \Phi(2t - k) \end{array} \right. \]