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DFT的Matlab源码及FFT_Python实现：DFT、iDFT、FFT、iFFT在Python中的应用...

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简介：
本资源提供DFT和FFT算法的Matlab与Python代码，涵盖DFT、IDFT、FFT、IFFT的应用实践，适合信号处理学习者参考。 DFT的Matlab源代码实现及Python中的DFT、iDFT、FFT、iFFT实现 数字图像处理课程2019年春季小作业3（并不小） 教师：彭玉鑫 前置要求： ``` pip install -r requirements.txt ``` 参考资料： - 课程PPT作为主要参考材料，在相应文件夹中可以找到。

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  • DFT的Matlab源码及FFT_Python实现：DFT、iDFT、FFT、iFFT在Python中的应用...
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    本资源提供DFT和FFT算法的Matlab与Python代码，涵盖DFT、IDFT、FFT、IFFT的应用实践，适合信号处理学习者参考。 DFT的Matlab源代码实现及Python中的DFT、iDFT、FFT、iFFT实现 数字图像处理课程2019年春季小作业3（并不小） 教师：彭玉鑫 前置要求： ``` pip install -r requirements.txt ``` 参考资料： - 课程PPT作为主要参考材料，在相应文件夹中可以找到。
     
  • DFT与IDFT的Matlab实现：DFT和IDFT的代码-MATLAB开发
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    本项目提供了一套基于MATLAB的离散傅里叶变换(DFT)及其逆变换(IDFT)的完整代码实现，适用于信号处理及频谱分析等领域。 该文件包含用于 DFT 和 IDFT 的 MATLAB 代码。
     
  • DFT的Matlab源码与FourierCSharp：C#中的FFT和DFT示例程序
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    本项目包含用于执行离散傅里叶变换(DFT)的MATLAB源代码及在C#中实现快速傅里叶变换(FFT)和DFT的示例程序，适用于信号处理与频谱分析。 类似于DFT的Matlab Genshiro傅立叶夏普C#傅里叶变换（FFT、DFT）示例程序展示了如何在C#中执行傅里叶变换。由于傅里叶变换的核心处理部分被封装成一个库，因此它易于在其他程序中使用。这个方法根据数据量的大小，在内部选择使用FFT或DFT进行计算。
     
  • DFT和IDFT：不用内置函数求解离散信号的DFT和IDFT - MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB实现离散傅里叶变换(DFT)与逆离散傅里叶变换(IDFT)，不依赖于内置函数，适合学习数字信号处理的基础理论。 无需使用内置函数即可计算离散信号的 DFT 和 IDFT。这是一种快速傅立叶变换 (FFT) 的替代算法。
     
  • DFT的对称性及利用单次FFT计算两序列DFT的Matlab实现
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    本文探讨了离散傅里叶变换(DFT)的对称性质，并介绍了通过一次快速傅里叶变换(FFT)同时计算两个序列DFT的方法，附有Matlab代码实现。 DFT的对称性在Matlab中的实现方法是利用一次FFT来计算两个序列的DFT。
     
  • FFT-DFT-OpenCL：于OpenCL环境下实现DFT与FFT
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    FFT-DFT-OpenCL是一款在OpenCL环境中运行的应用程序，它高效地实现了离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT），适用于多种硬件平台。 在OpenCL环境中实现离散傅立叶变换（DFT）与快速傅立叶变换（FFT），对于需要高效并行计算的应用而言至关重要，尤其是在FPGA上运行的场景中更为突出。作为一种开放标准，并行编程框架OpenCL允许开发者编写跨平台代码，在CPU、GPU和FPGA等设备上执行。 离散傅立叶变换是一种数学工具，用于将一个离散信号从时域转换到频域；而快速傅立叶变换则是DFT的一种优化算法，它显著减少了计算量。在处理大规模数据集或实时信号处理任务中，FFT的速度优势尤为明显。借助OpenCL丰富的并行计算功能，开发者可以利用FPGA的硬件特性来加速密集型计算任务如DFT和FFT。 通过定制化硬件逻辑实现这些变换，在提高效率与吞吐的同时还能降低功耗。在名为fft-dft-opencl-master的项目中（假设该项目存在），可找到以下核心知识点： 1. **OpenCL基础知识**：了解如何创建上下文、命令队列及缓冲区，以及提交计算任务。 2. **内存模型**：掌握全局、局部和私有等不同类型的内存及其在并行运算中的作用。 3. **数据并行处理**：学习使用NDRange Kernel实现，并根据FPGA硬件特性调整工作组大小与全局工作尺寸。 4. **FFT算法理解**：深入研究Cooley-Tukey FFT算法，包括其基2及混合版本的原理和应用；掌握蝶形运算单元的工作机制。 5. **DFT实现方法**：从基础公式入手构建OpenCL内核执行逐元素乘法、加法以及复数计算等操作。 6. **FPGA优化策略**：探索利用硬逻辑块进行特定计算及通过流水线设计提升吞吐率的方法。 7. **性能评估工具使用技巧**：掌握如何运用各种分析工具衡量在FPGA上运行的OpenCL实现的表现，如速度、内存带宽利用率和能效比等指标。 8. **调试技术介绍**：了解事件跟踪与错误检查机制以解决开发过程中的问题。 9. **项目组织方式说明**：理解源码文件、头文件及配置脚本在代码结构中扮演的角色，并学习如何合理安排这些元素来构建完整的OpenCL项目。 通过上述内容的学习，开发者可以掌握利用FPGA等可重构硬件高效实现DFT和FFT算法的方法。
     
  • MATLAB中DFT的源程序实现
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    本项目提供了在MATLAB环境下直接实现离散傅里叶变换（DFT）的源代码。它为初学者和研究人员提供了一个理解和应用信号处理基础理论的有效工具。 使用MATLAB实现的DFT算法源程序，并附有示例和实验结果。
     
  • DFT的Matlab源代码-FFT：支持任意长度的实现
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    这段资料提供了一个使用Matlab编写的DFT（离散傅里叶变换）程序源代码，并且实现了FFT算法以处理任意长度的数据序列，便于进行信号处理与分析。 DFT的MATLAB源代码实现了一个任意长度的FFT算法。这包括Cooley-Tukey FFT（如果大小为2的幂则使用）和Bluestein FFT（作为后备）。以下是一个复合DFT/IDFT的例子： 导入DFT模块fft; 定义常量size = 1000; 创建一个实例dft = new DFT(size); 生成两个向量xr和xi，用于存储实部和虚部数据。这两个向量可以使用Float64Array、Float32Array或普通数组。 初始化： ```javascript for(let t=0; t<1000; t++) { xr[t] = Math.random(); xi[t] = Math.random(); } ``` 执行DFT操作： ```javascript const [Xr, Xi] = dft.complexDFT(x); ``` 注意，此处的代码片段在最后部分似乎有遗漏或错误，应该是`dft.complexDFT([xr,xi])`来调用复合DFT方法。
     
  • DFT的Matlab源码与pyDTCWT:DTCWT的Python版本实现
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    本项目包含用于离散包波let变换（DTCWT）的Matlab源代码及其实现于Python环境下的改进版pyDTCWT，便于跨平台信号处理研究。 pyDTCWT是双树复数小波变换的一个开源Python实现，并且不受限制。目前该库仅实现了1D和2D转换的参考包，没有进行任何加速尝试。源代码具有很高的可读性，并通过pythonsetup.py build_sphinx生成文档来记录使用方法。此外，还包括未在文档中提及的一些额外功能（以及大量的冗余代码）reference_cmplx.py文件展示了如何将DTCWT推广到复杂输入的过程，并为互补滤波器对提供了负频带上的支持。这使得实际输入的DTCWT结果类似于离散傅里叶变换(DFT)中的共轭对称性对于负频率的情况。该软件在GPLv3.0许可下发布。
     
  • DFT的Matlab源代码-DFT_Panorama: 全景DFT
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    DFT_Panorama项目提供了一套使用MATLAB实现的离散傅里叶变换(DFT)算法，专门应用于全景图像处理。此代码库适合研究和开发全景图像技术的专业人士。 DFT的MATLAB源代码项目通过在表面上传递滑动窗口并将离散傅里叶变换（DFT）应用于窗口内的音高类来分析乐谱（编码为XML，MEI，MusicXML等）。结果以数字形式表示谐波质量，并可以将其转换成表格或图形可视化。为了运行程序并生成可视化文件，请使用笔记本DFT_Main。项目包含一个小规模的语料库，但您也可以在DFT_Corpus中添加其他乐谱文件。可视化的图表将被保存为交互式的HTML格式，在DFT_Graphing中可以编辑这些文件的保存位置。此外，除了Python3.8之外，还需要安装以下软件包：music21、numpy、pandas、plotly和tkinter。