Advertisement

DFT的Matlab源代码-Ooura FFT: http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本资源提供Ooura的快速傅里叶变换（FFT）算法的MATLAB源码，适用于进行高效频谱分析和信号处理，尤其在DFT计算中表现出色。 离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）是数字信号处理领域广泛使用的一种数学工具，它能够将一个离散的时间序列转换到频域进行分析。这里提供的是由京都大学的Takuya Ooura教授开发的Ooura FFT算法的MATLAB源代码实现，这是一种高效地计算DFT的方法。 首先了解一下DFT的基本概念：它是通过公式 \[ X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n] \cdot e^{-j2\pi kn/N}, \quad k = 0, 1, ..., N-1 \] 将长度为N的一维离散时间序列x[n]转换为其频谱X[k]。其中，e是自然对数的底，而j表示虚数单位。 这个过程使时域信号能够被转化为频域表达形式，从而便于我们分析信号中的频率成分。然而直接计算DFT的时间复杂度为O(N^2)，对于大数据量处理效率低下，这就引入了FFT算法来优化这一问题。Ooura FFT采用的是Cooley-Tukey算法的一种变体，通过分治策略将大问题分解成小的子任务，并利用递归和蝶形运算（Butterfly Operations）显著降低了计算复杂度至O(N log N)。 在提供的MATLAB源代码中，主要函数包括`fft.m`用于执行正向FFT以及`ifft.m`用于逆向操作。此外还有辅助函数如进行位反转的`bitrev.m`, 这是实现快速傅立叶变换中的关键步骤之一。这些程序使得用户能够在MATLAB环境中方便地对各种信号进行频谱分析，例如滤波、频率成分分析和合成等任务。 在实际应用中，由于MATLAB内置了高效的FFT函数，通常情况下直接使用该软件自带的`fft`函数就足够应对大多数需求。不过对于深入研究或有特定性能要求的应用场景来说，了解并学习Ooura FFT源代码的工作原理是非常有价值的。 总之，开源的Ooura FFT MATLAB实现为理解与实践快速傅立叶变换算法提供了一个良好的平台，无论是在学术界还是工业领域都具有重要意义。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • DFT的Matlab源代码-Ooura FFT: http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html
    优质
    本资源提供Ooura的快速傅里叶变换（FFT）算法的MATLAB源码，适用于进行高效频谱分析和信号处理，尤其在DFT计算中表现出色。 离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）是数字信号处理领域广泛使用的一种数学工具，它能够将一个离散的时间序列转换到频域进行分析。这里提供的是由京都大学的Takuya Ooura教授开发的Ooura FFT算法的MATLAB源代码实现，这是一种高效地计算DFT的方法。 首先了解一下DFT的基本概念：它是通过公式 \[ X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n] \cdot e^{-j2\pi kn/N}, \quad k = 0, 1, ..., N-1 \] 将长度为N的一维离散时间序列x[n]转换为其频谱X[k]。其中，e是自然对数的底，而j表示虚数单位。 这个过程使时域信号能够被转化为频域表达形式，从而便于我们分析信号中的频率成分。然而直接计算DFT的时间复杂度为O(N^2)，对于大数据量处理效率低下，这就引入了FFT算法来优化这一问题。Ooura FFT采用的是Cooley-Tukey算法的一种变体，通过分治策略将大问题分解成小的子任务，并利用递归和蝶形运算（Butterfly Operations）显著降低了计算复杂度至O(N log N)。 在提供的MATLAB源代码中，主要函数包括`fft.m`用于执行正向FFT以及`ifft.m`用于逆向操作。此外还有辅助函数如进行位反转的`bitrev.m`, 这是实现快速傅立叶变换中的关键步骤之一。这些程序使得用户能够在MATLAB环境中方便地对各种信号进行频谱分析，例如滤波、频率成分分析和合成等任务。 在实际应用中，由于MATLAB内置了高效的FFT函数，通常情况下直接使用该软件自带的`fft`函数就足够应对大多数需求。不过对于深入研究或有特定性能要求的应用场景来说，了解并学习Ooura FFT源代码的工作原理是非常有价值的。 总之，开源的Ooura FFT MATLAB实现为理解与实践快速傅立叶变换算法提供了一个良好的平台，无论是在学术界还是工业领域都具有重要意义。
     
  • DFT的Matlab源码与FourierCSharp：C#中的FFT和DFT示例程序
    优质
    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的Matlab源代码-FFT：支持任意长度的实现
    优质
    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源代码-DFT_Panorama: 全景DFT
    优质
    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。
     
  • DFT的MATLAB源代码-DFT:DFT
    优质
    这段MATLAB源代码实现了离散傅里叶变换（DFT），可用于信号处理和分析中的频谱计算等应用。代码简洁高效，适合学习与研究使用。 DFT是用于筛选（F）和转化（T）的工具。数据通过stdin输入，并以json格式提供，在经过过滤器和转换处理后输出结果。 使用方法：dft [FILTER|TRANSFORM]*[OUTPUT] 每个应用在命令行中的过滤器和变换会按照它们出现的顺序应用于整个对象。 例子： 测试文件应从上至下阅读，首先查看filter_test.go，接着是transform_test.go，最后看output_test.go。 通过元数据键筛选GoogleComputeEngine实例： 实际的数据列表包含更多信息，但为了便于理解示例已简化。DFT处理时不会在意这些细节。 $cat in.json [ { metadata: { items: [ {key:who,value:owned-by-jasmuth}, {key:startup-script,value:/root/start_worker.bash} ] }, name:process-1 ]
     
  • DFT的Matlab源码及FFT_Python实现：DFT、iDFT、FFT、iFFT在Python中的应用...
    优质
    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的MATLAB源代码-FFT：关于使用OpenMP并行化通用Cooley-Tukey FFT算法的探讨
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB的DFT实现，并采用OpenMP对Cooley-Tukey FFT算法进行并行优化，旨在提高大规模数据处理效率。 关于如何并行化通用Cooley-Tukey FFT算法的一些想法主要集中在对不同库（如OpenMP、Intel TBB、OpenCL以及C++11线程）的性能进行基准测试上。根据Wikipedia上的描述，以JW Cooley和John Tukey命名的Cooley-Tukey算法是使用最广泛的快速傅立叶变换(FFT)算法之一。它通过重新表达任意复合大小N=N1*N2的离散傅里叶变换(DFT)，递归地将DFT表示为较小尺寸N1的版本，从而能够以O(NlogN)的时间复杂度来处理高合成数（平滑数）的情况。
     
  • MATLAB中FFT的源代码
    优质
    本资源提供MATLAB环境下快速傅里叶变换（FFT）的核心算法源代码。通过详细注释帮助用户理解其工作原理与应用场景，适用于信号处理和数据分析等领域。 详细讲解快速傅里叶变换及其结果输出的代码示例，程序设计简洁明了且易于操作。
     
  • Matlab中的DFT代码
    优质
    这段简介可以描述为：“Matlab中的DFT代码”介绍了如何使用Matlab编程语言实现离散傅里叶变换(DFT)。文章详细讲解了DFT的基本概念，并通过示例代码展示了其在信号处理和分析中的应用，适合初学者学习掌握。 这段文字描述了使用Matlab进行DFT代码开发的过程，并包含详细的步骤和照片，是课程作业的一部分。
     
  • FFT-DFT-OpenCL：于OpenCL环境下实现DFT与FFT
    优质
    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。