최근 완료된 8시간 회차 사이 GitHub 스타 증가량 순
Qwen3.5‑4B 전용 조향형 뉴런 탐색기, 모든 MLP 뉴런을 밀어 결과를 보관·탐색
Rust 코드를 실시간으로 편집하고, 실행 중인 프로그램에서 밀리초 단위로 변화를 확인
TraceRoot는 오픈소스 에이전트‑네이티브 개선 레이어로, 생산 추적·탐지 신호·평가를 코딩 워크플로에 통합합니다
대만 제작, 단일 Go 바이너리 자체 호스팅 AI 에이전트, 도구 작성·테스트·MCP로 Claude Code·Codex 공유
대형 AI 모델을 내 PC에서 실행: Strata 엔진에서 Qwen3.8‑Flash‑Next, GLM 5.3 Flash 등 다양한 모델 지원
개인 계정의 공개 저장소 소유자는 GitHub로 로그인해 운영자를 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다. 관리자 승인은 필요하지 않습니다.
로그인한 뒤 확인 파일을 만들어 이 저장소의 기본 브랜치에 30분 안에 커밋해 주세요. 다른 브랜치나 포크의 파일은 인정하지 않습니다. 파일을 올린 뒤 아래에서 확인하면 관리자 승인 없이 관리할 수 있습니다. 자격을 유지하려면 파일을 남겨 두세요.
로그인이 필요하면 로그인 화면으로 이동합니다. 로그인 후 이곳으로 돌아와 원하는 확인 버튼을 다시 눌러 주세요.
프로젝트 폴더에서 /nomorevibe verify를 실행하면 소유권을 확인하고 소개를 직접 관리할 수 있습니다.
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Practical, portable, performant digital signal processing.
doppler is a C99 DSP library — NCO, FIR, FFT, polyphase resampling, DDC,
AGC and more — with file, buffer, and NATS-based streaming, and a
scenario-driven waveform generator (wfmgen) with byte-identical
CLI/Python/C parity. Python and Rust wrap the same C core — no second
implementation, no divergence, full SIMD throughput from any language.
New here? Start with Start Here — a one-page map from
"what are you trying to do" to the right doc.
API Reference — Full Python + C API indexREADME 전문 보기 ↗doppler is a C99 DSP library — NCO, FIR, FFT, polyphase resampling, DDC,
AGC, carrier and burst acquisition, DSSS receivers, convolutional and
Reed-Solomon coding, CCSDS framing and more — with file, buffer, and
NATS-based streaming, and a
scenario-driven waveform generator (wfmgen) with byte-identical
CLI/Python/C parity. Python and Rust wrap the same C core — no second
implementation, no divergence, full SIMD throughput from any language.
New here? Start with Start Here — a one-page map from "what are you trying to do" to the right doc.
Navigate — Python Quick Start · Architecture · Gallery · Examples · Guides · Waveform Generator · Design · Contributing
API Reference — Full Python + C API index
Every algorithm lives in C exactly once. The Python layer is type conversion and lifetime bridging — a few hundred lines of glue, not a reimplementation. Bugs get fixed once, benchmarks reflect real hardware, and a C transmitter talks to a Python subscriber without surprises.
Measured throughput, per build and per machine, is on
Benchmarks — generated by make bench-docs rather than
quoted here, so it cannot go stale. make bench measures your hardware.
pip install doppler-dsp
from doppler.spectral import FFT
import numpy as np
x = np.random.randn(1024).astype(np.complex64)
X = FFT(1024).execute_cf32(x)
print(f"FFT: {len(x)} samples in -> {X.shape[0]} complex64 bins out")
[!TIP] Using C?
jbx get-dopplergetslibdoppler.a/.soand the headers in one command — see C Quick Start.
Everything else — install options, the waveform generator, streaming, building from source — is in Python Quick Start.
Full docs: doppler-dsp.github.io/doppler
MIT. The core C library is pure C99 and links -lm and -lpthread. Its FFT
uses the
vendored pocketfft (BSD-3-Clause) for double precision and arbitrary sizes, and
the vendored PFFFT (Pommier/FFTPACK, BSD) for the native single-precision SIMD
path. The optional NATS stream component (libdoppler_stream) vendors
nats.c (Apache-2.0) — it too is pure C99, so no C++ toolchain is needed
anywhere in the build.