fft

最新推荐文章于 2022-06-09 15:34:54 发布
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运行非常快的代码网址： http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/

各种算法一览网站：http://www.fftw.org/benchfft/ffts.html

可以支持多钟平台的库：http://www.fftw.org/

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ooura fft库
音视频图像相关
12-27 1079
注意Real DFT的反变换和频域之间系数是2.0 / n.这点可以这样理解：因为Real DFT的时域信号都是实数，所以它的频率肯定是关于X轴对称的，因为只有这样才可以在Y轴上相互抵消。可以看出，和cdft的结果一致，剩下频率的关于中心对称，但是特殊的，刚好频域有64这个中间位置，而相位只存了前面一半的值，所以用rdft的话采样频率一半的相位信息无法获得。注意输入数据长度为N，只含有实部，因为fft后的输出关于X轴对称，所以数据量也减少一半，数据长度也为N，也是实部虚部实部虚部......,这样存放。
DFT的matlab源代码-OouraFFT:http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html
05-26
DFT的matlab源代码
FFT学习
Harris-H的博客
07-16 484
FFTFFTFFT学习 先放个例题。 P3803 【模板】多项式乘法（FFT） 递归写法，看以前的巨佬写递归都TTT掉了，发现现在时限变成了两秒了，所以递归现在能过了。。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int N=2.7e6+5,M=2e4+5,inf=0x3f3f3f3f,mod=1e9+7; const double PI=acos(-1); #define mst(a) me
Ooura的FFT算法移植在VS中仿真的使用和对比
是哥哥呀的专栏
10-26 1181
FFT Package 1-dim / 2-dimhttps://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html今天在VS2008上继续读写文件来使用ooura的FFT变换的效率和结果,后期我再写一个对比TI的FFT变换效率和结果对照
fft.rar_C2000 仿真_c2000_c2000 fft_dsp FFT_fft c2000
07-14
标题中的"fft.rar_C2000 仿真_c2000_c2000 fft_dsp FFT_fft c2000"表明这是一个与TI（德州仪器）C2000系列DSP（数字信号处理器）相关的FFT（快速傅里叶变换）仿真软件包。这个包可能包含了用于C2000 DSP进行FFT计算...
FFT.rar_16点FFT_32点FFT c代码_FFT 定点_FFT_32_八位定点FFT
09-14
在给定的"FFT.rar_16点FFT_32点FFT c代码_FFT 定点_FFT_32_八位定点FFT"资源中，包含了一些用于实现16点和32点的定点FFT的C语言代码。 定点FFT是指在固定精度的数值环境下进行的FFT计算，通常用于资源有限的嵌入式...
FFT算法和STFT算法比较20041215.rar_fft matlab_fft和stft_stft和fft_stft和fft
07-14
标题中的"FFT算法和STFT算法比较20041215.rar"指的是一个关于快速傅里叶变换（FFT）与短时傅里叶变换（STFT）对比的资料包，发布日期为2004年12月15日。这个资料包可能包含了MATLAB实现的代码示例以及相关的讨论或...
fft_基2基4基8.zip_fft 4_基4 fft_基4 fft原理_基4—fft_基8 FFT
07-15
FFT，全称快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform），是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的算法，广泛应用于信号处理、图像处理、数值计算等多个领域。本资料包主要涵盖了基2、基4和基8的FFT算法，其中基4的FFT...
FFT.rar_FFT MSP430_MSP430 fft_fft_msp430 f_基于msp430 波形
07-15
《基于MSP430的FFT算法实现与应用》 在数字信号处理领域，快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的方法。它广泛应用于信号分析、滤波、...
直序扩频信号 基于FFT频率并行捕获代码matlab
12-09
直序扩频信号捕获算法的matlab代码 算法：基于FFT的频率并行捕获算法
信号的捕获(直接序列扩频系统的matlab仿真实现，包括M,GOLD序列生成，信道建模，噪声，扩频，解扩等)
09-23
直接序列扩频系统的调制与解调，直接序列扩频系统的matlab仿真实现，包括M,GOLD序列生成，信道建模，噪声，扩频，解扩等)
基于FFT的DSSS序列偶捕获
10-20
在直接序列扩频通信中，接收端采用PN码进行解扩，所以PN码的选取十分重要，而序列偶就是一种PN码，可以用于猝发式直扩系统扩频解扩。采用基于FFT的伪码捕获技术，使用Matlab仿真实现DSSS系统中序
fftw3/gsl/kissfft/OouraFFT库中傅里叶变换/反傅里叶变换函数和Matlab中的fft/ifft的对应关系
book_bbyuan的博客
09-04 7791
只分析一维度的 一、fftw_plan_dft_1d 正变换： fftw_complex *in = fftw_malloc ( sizeof ( fftw_complex ) * n ); fftw_complex *out = fftw_malloc ( sizeof ( fftw_complex ) * n ); plan_forward = fftw_plan_dft_1d ...
ooura pi
thtfpcuser的专栏
12-11 1163
http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/pi_fft.html http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/ http://fe.math.kobe-u.ac.jp/Movies/cm/ http://www.rkmath.rikkyo.ac.jp/~kida/ubasic.htm 大数计算基本上就是FFT
电力产品中谐波计算算法应用与比较
reille的笔记
04-01 5178
    在当前很多的电力产品中，带谐波(2~n次谐波电压电流含有率、有效值、总畸变率)计算功能的电力产品越来越多，系统因设计不同而采取不同算法。    本文针对ARM9应用计算谐波，介绍笔者采用过的几种谐波算法。(以下提到的算法均不是笔者自创的)。     笔者采用过三种谐波算法，性能和特点大有差异。     1.三角函数算法：    三角函数算法是一种相对较简单，也较于容
FFT处理能力计算
pioneerzdn的博客
06-09 3456
FFT处理能力计算公式
FFT原理与实现(代码)
zhouyanldh的专栏
02-01 4974
#define N 128 #define POWER 6//该值代表了输入数据首先被放大的倍数，放大倍数为2^POWER #define P_COEF 8//该值代表了旋转因子被放大的倍数，放大倍数为2^POWER #if (N == 4) #define L 2//L的定义满足L = log2(N) #elif (N == 8) #
FFT
最新发布
06-17
### FFT算法的实现及应用 #### 1. FFT算法的基本原理 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）是一种高效的离散傅里叶变换（DFT）算法，能够显著减少计算复杂度。FFT的核心思想是通过递归将输入序列分解为更小的子问题，利用对称性和周期性减少冗余计算。例如，在处理8个信号时，只需用三位二进制数表示信号下标，并通过倒位序重新排列输入数据[^1]。 #### 2. 倒位序与FFT的关系 在FFT中，倒位序是一种重要的预处理步骤。以8点FFT为例，输入信号的下标可以表示为三位二进制数（如000B到111B）。将这些二进制数的位顺序反转后得到新的下标，从而生成倒位序排列。例如，下标1（001B）反转后变为4（100B），下标2（010B）反转后仍为2（010B）。这种排列方式有助于将偶数和奇数下标的信号分离，便于后续蝶形运算的执行[^1]。 #### 3. FFT算法的实现 以下是基于Python的FFT算法实现示例： ```python import numpy as np def fft(x): N = len(x) if N <= 1: return x even = fft(x[0::2]) odd = fft(x[1::2]) factor = np.exp(-2j * np.pi * np.arange(N) / N) return np.concatenate([even + factor[:N // 2] * odd, even + factor[N // 2:] * odd]) # 示例输入 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) result = fft(x) print(result) ``` 上述代码通过递归将输入序列分为偶数和奇数部分，分别计算其FFT值，并利用旋转因子合并结果。最终输出的是输入序列的频域表示。 #### 4. FFT的应用场景 FFT广泛应用于信号处理、图像处理、通信系统等领域。以下是一些具体应用： - **频谱分析**：通过FFT将时域信号转换为频域信号，用于分析信号的频率成分。 - **滤波器设计**：利用FFT实现快速卷积，设计数字滤波器。 - **图像压缩**：在JPEG等图像压缩标准中，FFT被用于去除冗余信息。 - **无线通信**：在OFDM（正交频分复用）技术中，FFT用于调制和解调多载波信号[^1]。 #### 5. FFT与其他算法的比较 相比于直接计算DFT，FFT的时间复杂度从O(N^2)降低到O(N log N)，极大地提高了计算效率。这种改进使得FFT成为大规模数据处理中的必备工具。 ---
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