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基准4-浮点数-时域-快速傅里叶变换。

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简介：
通过使用基4浮点型快速傅里叶变换（FFT）进行时域分析，该程序在VC2008运行环境下得以顺利完成。在当时，浮点型运算相关的代码质量参差不齐，且存在大量冗余和低效的实现，因此需要花费相当长的时间进行优化和改进。对于感兴趣的开发者，欢迎积极参与交流与学习。

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  • 快速傅里叶变换
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    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及其逆变换的算法，广泛应用于信号处理、图像处理及数据压缩等领域。 主要用C++实现了快速傅里叶变换（FFT），并通过具体实例数据进行了验证。
     
  • 快速傅里叶变换
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    快速傅里叶变换是一种高效计算离散傅里叶变换的方法，广泛应用于信号处理、图像压缩及加密等领域，极大地加速了数据转换和分析过程。 关于快速傅里叶变换（FFT）的MATLAB代码用于处理数据。
     
  • 1024点FFT的快速傅里叶变换
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    本简介探讨了1024点FFT（快速傅里叶变换）算法的应用与优化，旨在提高信号处理和数据分析中的计算效率。 1. 在Foundation内部创建一个新的项目。 2. 将FFT设计文件解压缩到新创建的项目目录中。 3. 使用Foundation HLD编辑器打开VHDL文件fftwrap.vhd。 4. 通过在Project菜单栏选项中选择Create Macro，在HDL编辑器内生成一个宏符号。这将创建可以在Foundation原理图设计流程中使用的符号。 5. 启动Foundation原理图编辑器。 6. 在步骤4中的操作会生成名为fftwrap的符号，该符号现在应该已经在Foundation组件库中可用。此符号与fftwrap.vhd文件相关联，并且后者实例化了xfft1024.ngo。将这个符号插入到你的原理图中。FFTWRAP的宏属性应设置为：$BUSDELIMITER =< $DEF=VHDL $FILE=FFTWRAP.VHD。 7. 按照数据表仔细地连接FFT核心与设计其余部分，特别注意设备IOBs中的数据总线和地址总线寄存器。
     
  • 1024点FFT快速傅里叶变换.zip
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    本资源提供了实现1024点FFT（快速傅里叶变换）算法的代码和文档，适用于信号处理与频谱分析。 1024点FFT快速傅立叶变换的Verilog代码文件名为1024fftverilog代码 1024点FFT快速傅立叶变换.zip。
     
  • 2048点快速傅里叶变换(FFT).zip
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    本资源提供了一个高效的算法实现，用于计算2048点的快速傅里叶变换（FFT）。适用于信号处理和数据分析等领域。 使用Code Composer Studio实现2048点的FFT变换。.out文件存储的是功率谱数据，输入数据存放在以d_input为起始地址的内存单元中，FFT变换的结果存放于以fft_data为起始地址的内存单元内，而功率谱则保存在从fft_out开始的存储区域里。
     
  • 快速傅里叶变换程序
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    快速傅里叶变换程序是一种高效的算法实现，用于计算离散傅里叶变换，广泛应用于信号处理、数据压缩和加密等领域。 快速傅里叶变换的Fortran程序可以处理任意长度的序列或矩阵。
     
  • 快速傅里叶变换概述
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    快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换及其逆变换的算法，在信号处理和数据压缩等领域广泛应用。 快速傅里叶变换（FFT）以及Chirp-Z变换是常见的信号处理技术。按频率抽取的FFT算法是一种实现FFT的方法。
     
  • 短时傅里叶变换与快速傅里叶变换的Matlab程序及应用
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    本文介绍了短时傅里叶变换和快速傅里叶变换在信号处理中的应用，并提供了详细的MATLAB实现代码。通过实例演示了如何利用这两种变换进行频谱分析，适用于工程技术人员参考学习。 短时傅里叶变换的MATLAB实现代码能够有效完成时频分析。
     
  • Android下的快速傅里叶变换
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    本应用为Android用户提供了一个高效执行快速傅里叶变换（FFT）的工具。它能够迅速准确地处理信号分析和频谱图绘制等任务。 Android快速傅里叶变换通过时域抽取法基2-FFT算法实现从时域到频域的转换。
     
  • DMA+ADC+TIMER+快速傅里叶变换
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    本项目集成了直接内存访问(DMA)、模数转换器(ADC)和定时器(TIMER)，并采用快速傅里叶变换算法，高效处理信号采集与频谱分析。 使用TIMER定时器触发ADC采集，并将采集的数据通过DMA传送出来，在连续采集1024个点后进行一次FFT运算。这样可以精确定时地进行连续多样的数据采集，利用内部DSP库执行FFT计算能够得到精确的结果。