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DFT的MATLAB源代码-DFT:DFT

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简介：
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 ]

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  • DFT的MATLAB源代码-DFT:DFT
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    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。
     
  • Matlab中的DFT代码
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    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。
     
  • 基于MATLAB的DFT源代码-DFT: 离散傅立叶变换
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    本资源提供基于MATLAB实现的离散傅里叶变换（DFT）源代码，适用于信号处理与分析中的频谱分析。 DFT的MATLAB源代码使用了离散傅立叶变换（dft.m）。输入文件为amplitudes.dat。输出结果保存在output.txt文件中，其中包含DFT频率值。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的DFT函数代码
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    本段代码展示了如何在MATLAB环境中实现离散傅里叶变换（DFT），适用于信号处理和频谱分析等场景。通过自定义函数计算输入信号的频率成分，帮助用户深入理解信号的本质特性。 用MATLAB编写的DFT函数代码。
     
  • DFT的MATLAB源代码-故障检测：全面的测试开源设计(DFT)方案
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    这段简介可以描述为：“DFT的MATLAB源代码”提供了一个全面且开放的故障检测设计方案。此项目旨在帮助开发者利用MATLAB进行高效准确的电路和系统级故障诊断与预防，推动电子工程领域的创新与发展。 DFT的MATLAB源代码：test_tube中的Fault是一个完整的开放式测试设计（DFT）解决方案，包括自动测试模式生成、网表处理、扫描链拼接以及综合脚本等众多便利功能。 快速设置/演练： 如果您愿意的话，可以参考快速安装说明，并进行一小段练习！ 运行子指令合成器：Synth是Fault附带的综合脚本，用于生成简化版的网表。要使用它，请执行`faultsynth --top --liberty `命令。如需更多选项信息，请调用`faultsynth --help`。 故障切除：通过运行`faultcut `，D触发器将被公开为与主脚本一起使用的端口。若需要更多信息，可以使用`faultcut --help`查看帮助文档。 主要指令： 执行命令格式为 `fault --cellModel `。 对输入文件的假设包括：它是一个网表、是扁平结构（只有一个模块，无子模块）、触发器已被切除，并由输出和输入替代。默认情况下生成的测试矢量将被打印出来。
     
  • DFT的Matlab源代码-语音算法集合SpeechAlgorithms
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    本资源包含基于Matlab实现的一系列DFT（离散傅里叶变换）相关语音处理算法，适用于信号分析与语音识别领域研究。 DFT的Matlab源代码涉及SpeechAlgorithms目录下的信号处理语音算法内容如下： - 语音降噪初探——谱减法：基于Mask的语音分离生成有噪声/回声/混响/啸叫的混合语音样本。 - 解析自适应滤波回声消除 - 使用AMR编解码器生成VAD的标签 - 利用TDOA进行声源定位 - 以任意频率重采样语音信号 - 音频数字水印的嵌入和提取 - 生成下雨的声音，实现语音变速和变调。 - 分帧、加窗及DFT 机器/深度学习相关的语音算法包括： - 使用DNN进行单通道语音增强 - 利用LSTM进行端点检测 - 使用CNN进行简单的指令识别 - 对说话人性别进行识别 - 采用XGBoost对环境声音分类 其他相关的内容有： - 介绍语音客观评价标准——语音质量评估和基于清晰度指数的可懂度评估方法。
     
  • DFT的Matlab源代码-Ooura FFT: http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/fft.html
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    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源代码-DFTfun_A_density_functional_theory_solver: 用于展示用途的...
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    DFTfun_A_density_functional_theory_solver是一个基于Matlab编写的程序包，提供了一套实现密度泛函理论计算的函数，适用于教学和科研展示。 DFT的MATLAB源代码DFTfun曾经在CodePlex上上传过，但由于Microsoft关闭了CodePlex，该代码已转移到其他地方。这是一个针对Hartree-Fock（HF）和密度泛函理论（仅X-alpha功能）学习者的示例性代码，在内部有详细的注释来帮助读者理解DFT和HF的基础算法。 此代码可以利用我自己的高斯基集积分函数计算包含第二行及第三行原子的分子。此外，它还提供了从计算结果中提取并可视化分子轨道、电子密度以及波函数等信息的功能。 对于对分子几何优化感兴趣的用户，在我的GitHub账户的Chem-kit存储库中实现了BFGS和GDIIS优化器（不打算实现分析能量梯度功能，因为如果不使用编译器级别的优化，其计算速度会太慢）。 在HF级别上进行的能量计算结果应与高斯软件完全一致。然而由于密度函数积分网格定义的不同（我的积分网格不会被截断且更粗糙），DFT的计算结果可能会稍有不同。