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稀疏快速傅里叶变换(sparse FFT)-附件资源

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简介:
本资源深入探讨了稀疏快速傅里叶变换(Sparse Fourier Transform, SFFT)技术,提供了算法详解及应用示例。适合研究信号处理、数据压缩与分析领域的专业人士参考学习。 稀疏傅里叶变换(sparse FFT)-附件资源

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    本资源深入探讨了稀疏快速傅里叶变换(Sparse Fourier Transform, SFFT)技术,提供了算法详解及应用示例。适合研究信号处理、数据压缩与分析领域的专业人士参考学习。 稀疏傅里叶变换(sparse FFT)-附件资源
  • Sparse FFT
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    稀疏傅里叶变换(Sparse Fourier Transform, SFT)是一种高效算法,用于从大量零值或接近零值的信号中快速准确地提取出非零频率成分,特别适用于处理大数据集。 在数字接收领域,随着射频带宽的增加,对模数转换器(AD)、微波技术和现场可编程门阵列(FPGA)资源的需求也日益增长。然而,增宽带宽并不等同于扩展了可用频谱范围;实际上,在有限信号范围内,可以认为这些信号在更广阔的频率区间内是稀疏分布的。近年来较为流行的一种技术——稀疏快速傅里叶变换(SFFT),它是在传统快速傅里叶变换基础上发展起来的,通过利用信号的稀疏特性来提高计算性能,优于传统的FFT算法。
  • (SFFT)
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    快速稀疏傅里叶变换(SFFT)是一种高效算法,用于从少量样本中准确重建信号的频谱信息,特别适用于处理大规模、高维度且稀疏的数据集。 稀疏FFT运算速度快,在工程应用中能够显著加快计算速度。
  • STFRFT.rar_分数阶_算法_分数阶
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    本资源提供了一种基于稀疏算法的快速分数阶傅里叶变换方法,适用于信号处理与分析领域中高效计算分数阶傅里叶变换的需求。 有关分数阶傅里叶变换的程序包含有稀疏分数阶的快速算法。
  • 1024点FFT
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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。
  • MATLAB中的(FFT)
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    本教程深入介绍如何在MATLAB中实现快速傅里叶变换(FFT),包括基本原理、代码示例及应用场景解析。 快速傅氏变换(FFT)是离散傅氏变换的一种高效算法,它通过利用离散傅立叶变换的奇偶性、虚实特性等性质对算法进行优化而得到。
  • MATLAB FFT代码
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    本段内容提供了一组用MATLAB编写的FFT(快速傅里叶变换)代码示例,适用于信号处理和数据分析中的频谱分析。 Matlab 快速傅里叶变换(FFT)代码。信号处理详细注释,保证能够运行。包含时域图像、频域图像、双边谱和单边谱的展示。附有一份数据供参考,方便查看数据样式,并可根据提供的数据格式编辑自己的数据后直接使用。
  • Timer+ADC+DMA+FFT
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    本项目结合了定时器、模数转换器及直接存储器访问技术,并运用快速傅里叶变换算法,实现高效信号处理与分析。 使用定时器触发ADC并通过DMA搬运数据来进行FFT运算。
  • C#中的(FFT)
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    本文介绍了在C#编程语言中实现快速傅里叶变换(FFT)的方法和技术,帮助读者理解如何利用该算法进行高效的数据处理与分析。 C#源代码实现快速傅里叶变换(FFT),计算结果与Matlab相同。
  • 1024点FFT.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。