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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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简介：
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。

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  • 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。
     
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    Signal_Tools是一个基于MATLAB开发的全面信号处理工具箱，提供离散傅里叶变换（DFT）、逆离散傅里叶变换（IDFT）、小波分析以及τp和HHT变换等核心功能模块。 DFT的Matlab源代码信号工具内容包括傅里叶变换、小波变换、τp变换以及希尔伯特-黄变换。相关程序如下： 离散傅里叶变换（DFT）、逆变换（IDFT）及卷积（使用Matlab和Python编写）。对于DFT，需要读取外部.txt文件，并且该文本段落件的要求为每行的数据数量一致。 2D卷积的唯一要求是二维数据矩阵大小大于卷积内核大小，且边长必须为奇数。 具体示例包括： - 示例1：一维离散信号由DFT-cx1.m和cx1_sx.m处理。 - 示例2：通过DFT和IDFT处理另一个一维离散信号的程序是cx2.m和cx2_sx.m。 - 示例3：对时域信号进行DFT，然后将其转换为频域信号。接着在频域中对该信号执行滤波操作，相关代码文件为cx3.m和cx3_sx.m。 此外还有： - 一维离散序列的循环卷积-cyclic_convolution.m - 二维傅里叶变换后的频率幅度图集中化-center_fft2.m - 巴特沃斯低通滤波-origin_lowpass_fft2.m 最后，有由作者自己完成的2D卷积示例代码：juanji1_2d.m和juanji2_2d。
     
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    本简介介绍如何使用MATLAB编程语言实现离散傅里叶变换（DFT）算法。通过编写自定义DFT函数，学习者可以深入理解信号处理的基本原理和实践技巧。 使用MATLAB进行任意长度的DFT，并绘制时域与频域图像以作对比。可以更改N作为时域信号长度，L为DFT点数。当N