UnsafeMutablePointer<Int8>来自 Swift 中的字符串
我正在使用 Accelerate 框架中 LAPACK 实现中的 dgeev 算法来计算矩阵的特征向量和特征值.遗憾的是，Apple 文档中没有描述 LAPACK 功能，仅链接到 http://netlib.org/lapack/faq.html 包括在内. 如果你查一下，你会发现dgeev中的前两个参数是表示是否计算特征向量的字符.在 Swift 中，它要求 UnsafeMutablePo
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如何在 iOS 平台上实现快速图像过滤器
我正在开发 iOS 应用程序，用户可以在其中应用一组特定的照片过滤器.每个滤镜基本上都是一组带有特定参数的 Photoshop 动作.这些操作是: 级别调整 亮度/对比度 色相/饱和度 单层和多层叠加层 我在我的代码中重复了所有这些操作，使用算术表达式循环遍历图像中的所有像素.但是当我在 iPhone 4 上运行我的应用程序时，每个过滤器需要大约 3-4 秒才能应用，这对于用户来
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使用不同 BLAS 实现的 NumPy 的性能
我正在运行一个用 Python 实现并使用 NumPy 的算法.该算法中计算量最大的部分涉及求解一组线性系统(即调用 numpy.linalg.solve().我想出了这个小基准: 将 numpy 导入为 np导入时间# 创建两个大的随机矩阵a = np.random.randn(5000, 5000)b = np.random.randn(5000, 5000)t1 = time.time()
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使用 Apple FFT 和 Accelerate 框架
是否有人将 Apple FFT 用于 iPhone 应用程序，或者知道我可以在哪里找到有关如何使用它的示例应用程序?我知道 Apple 发布了一些示例代码，但我不确定如何将其实施到实际项目中. 解决方案 我刚刚获得了适用于 iPhone 项目的 FFT 代码: 创建一个新项目 删除除 main.m 和 xxx_info.plist 之外的所有文件 转到项目设置并搜索 pch 并阻
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iOS:在 64 位中使用 vDSP 功能
在 iOS 中，我有一个函数调用依赖于 vDSP_vgathr，Apple 加速框架: int pix = image.size.height * image.size.width;float * array = (float *)malloc(sizeof(float) * pix * 4);float * colorPlane = (float *)malloc(sizeof(float)
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使用 Accelerate 框架 32 位与 64 位快速矩阵乘法
我正在尝试使用 Accelerate 框架在 Swift 中进行矩阵乘法.使用了 vDSP_mmulD.这在 iPhone6、6 plus、iPad Air 模拟器(所有 64 位架构)中完美运行，但不适用于任何 32 位架构设备.它看起来像 vDSP_mmulD 不被 32 位架构识别并且程序没有构建.显示的错误消息是“使用未解析的标识符‘vDSP_mmulD’" 有没有其他人看到过这个错误?请
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将加速度数据调整到全局参考框架
使用 Core Motion 时，加速度似乎总是相对于设备返回.这意味着如果您向上摇动设备屏幕，它将在 +/-Z(取决于初始参考)，如果然后将设备转向一侧并上下摇晃，则与以前相同，加速度将在 +/-X 或 Y. 我想将此设备特定的加速度转换回“全局"框架.这意味着设备的相同物理运动会导致加速度数据在同一轴上返回，而不管设备在晃动时的方向如何. 例如，如果我们上下摇动设备，屏幕向上，它进
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加速-降低对比度拉伸的阈值
我正在使用Swift和Accelerate，并尝试使用Accelerate的vImage模块中提供的vImageContrastStretch方法对图像进行色彩校正. 当我尝试拉伸直方图时，我得到的结果确实可以达到我想要的效果，但是有点太放松了.生成的图像直方图在侧面上仍然有多余的空间. 我如何也可以截取直方图的红色部分?我是否必须编写自己的算法，或者使用Accelerate有更简单的解决
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快速线性插值和上采样
我有一连串的指标采样不均.我想对这些指标进行线性插值和上采样，以达到特定的采样频率.我曾尝试使用Accelerate Framework和SIMD框架，但我不确定该怎么做. 问题本身如下: let original_times:[Double] = [0.0, 2.0, 3.0, 6.0, 10.0] let original_values: [Double] = [50.0, 20.
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加速框架vDSP，FFT成帧
我正在尝试使用Apple的vDSP在记录的音频文件上实现FFT计算（假设它是单声道PCM）。 在这里进行研究，发现以下主题非常有用： 使用苹果FFT并加速 框架 在 之间使用相变 从FFT Bin中提取精确频率框架 使用扩展音频文件服务 （ExtAudioFileRead）读取音频 例如，我们将FFT配置为frame_size N = 1024个样本，log2n =
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vDSP_zrvmul不返回任何结果（或全零）
根据其他用户的评论，我整理了代码并将其压缩以使其可读。我有一个complexFloatArray类，用于存储复杂向量的数组 class complexFloatArray { var reals：[Float] var虚数：[float] init（reals：[Float]，虚数：[Float]）{ self.reals =实数 self.imaginaries =虚数
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加速Framework FFT vDSPztoc拆分实数形式以拆分实向量
我正在使用Accelerate Framework在iOS中实现基于加速度计的FFT，但我仍然有些困惑的是这部分： / *现在，输出信号为实数形式。使用函数 * vDSP_ztoc来获取分割的实向量。 * / vDSP_ztoc（& A，1，（COMPLEX *）获得Real，2，nOver2）; 最终数组是什么样的？ 我对“拆分实数形式”和“拆分实数向量”之间的
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如何检查vDSP功能是否在霓虹灯上运行标量或SIMD
我目前正在使用vDSP框架中的某些功能，尤其是vDSP_conv，我想知道是否有任何方法可以检查该功能是调用标量模式还是在霓虹处理器上处理过SIMD。 文档提到了必须满足power-pc-architecture的某些标准，或者调用了标量模式。现在我既不知道这些条件是否也适用于iphone，也不知道如何检查我的函数是否调用标量模式或在霓虹灯上正常运行。 是否可以检查 谢谢！
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快速地以波动的时间间隔捕获固定的时间间隔捕获的线性重采样数据点
我想将波动时捕获的一些指标线性内插到固定的时间间隔。 let original_times： [Double] = [0.0,1.3,2.2,3.4,4.2,5.5,6.6,7.2,8.4,9.5,10.0] let metric_1：[Double] = [4,3,6,7,4,5 ，7,4,2,7,2] let wanted_times：[Double] = [0,1,2,3
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Swift 3中CGImage的绘制直方图
尝试将库从Swift 2版本转换为Swift 3版本时， vImageHistogramCalculation_ARGB8888 方法有问题。问题在于该方法仅接受 UnsafeMutablePointer
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手动为Biquad IIR滤波器重新实现vDSP_deq22
我要将当前使用Apple特定（加速）vDSP函数vDSP_deq22的滤镜库移植到Android（其中没有Accelerate）。滤波器组是一组带通滤波器，它们各自返回各自频带的RMS幅度。当前代码（ObjectiveC ++，从NVDSP改编而成）如下： -（浮动）filterContiguousData：（浮动*）数据numFrames ：（UInt32）numFrames channe
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如何使用加速框架执行矩阵逆运算？
我想找到矩阵的逆。 我知道这首先涉及LU分解，然后进行反演步骤，但我无法通过搜索apple的来找到所需的函数。 10.7的文档！ 这似乎是一个有用的帖子使用CBLAS / LAPACK在C中进行对称矩阵求逆，指出 sgetrf _ 和 sgetri _ 应该使用函数。但是搜索这些术语在Xcode文档中什么也没找到。 有人对这种矩阵运算有样板代码吗？ 解决方案 Apple根
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快速傅立叶变换结果：频率轴刻度？
我使用Apple的Accelerate Framework（在iOS设备上执行）成功地实现了获取数组数据并对其进行快速傅里叶变换的代码。 我现在的问题是频率轴的刻度是多少？结果在某些频率范围内达到了预期的峰值，但是我不确定该频率是多少。 Accelerate Framework的FFT函数接收一个数组，并使用相同（或更多）数量的数据点吐出一个数组。是否假设所有这些点在时间上均等？它不会将采样
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使用32位和64位加速框架快速进行矩阵乘法
我正在尝试使用Accelerate框架在Swift中进行矩阵乘法。使用了vDSP_mmulD。这在iPhone6、6及更高版本的iPad Air模拟器（所有64位体系结构）中完美运行，但不适用于任何32位体系结构设备。 看起来vDSP_mmulD无法被32位体系结构识别，并且该程序无法构建。显示的错误消息是“使用无法解析的标识符'vDSP_mmulD'”其他人看到此错误了吗？请让我知道你的想法。
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不同的BLAS实现的NumPy的性能
我正在运行一个用Python实现并使用NumPy的算法.该算法在计算上最昂贵的部分涉及求解一组线性系统(即调用numpy.linalg.solve().我想出了一个小的基准: import numpy as np import time # Create two large random matrices a = np.random.randn(5000, 5000) b = np.ran
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