schain Files · schainpy/model/proc/cfunctions.pyx

Se comenta el retorno para evitar la interrupción del programa debido al uso del...

Se comenta el retorno para evitar la interrupción del programa debido al uso del header antiguo, en la ultima version de Signal Chain se genera un error

Miguel Valdez - - Load All Authors

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r568:486c66596e4c


                r725:55bd4dcd7f84

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             cfunctions.pyx
        
                    9 lines
            
             | 280 B
            
                | text/x-cython
            
             |
                CythonLexer
            
             / schainpy / model / proc / cfunctions.pyx
          
                    History
                
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        Miguel Valdez
    
Merge with branch schain_julia_drifts from rev. 803 to 995....

              r568
            
      # import numpy

        Miguel Valdez
    
Se anadio el modulo cfunctions donde se agrego la funcion optimizada para decodificar

              r301
            
      cimport numpy

        Miguel Valdez
    
Mensaje del tiempo ocupado en decodificar

              r304
            
      def decoder(numpy.ndarray[numpy.complex_t, ndim=2] fft_code, numpy.ndarray[numpy.complex_t, ndim=2] data):

        Miguel Valdez
    
Se anadio el modulo cfunctions donde se agrego la funcion optimizada para decodificar

              r301
            
          fft_data = numpy.fft.fft(data, axis=1)

          conv = fft_data*fft_code

          data = numpy.fft.ifft(conv, axis=1)

          return data

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Miguel Valdez Merge with branch schain_julia_drifts from rev. 803 to 995....	r568	# import numpy
Miguel Valdez Se anadio el modulo cfunctions donde se agrego la funcion optimizada para decodificar	r301	cimport numpy

Miguel Valdez Mensaje del tiempo ocupado en decodificar	r304	def decoder(numpy.ndarray[numpy.complex_t, ndim=2] fft_code, numpy.ndarray[numpy.complex_t, ndim=2] data):
Miguel Valdez Se anadio el modulo cfunctions donde se agrego la funcion optimizada para decodificar	r301
		fft_data = numpy.fft.fft(data, axis=1)
		conv = fft_data*fft_code
		data = numpy.fft.ifft(conv, axis=1)

		return data