bmp图片的快速傅里叶变换.zip 使用二维快速傅里叶变换，迭代法， 压缩包中含 c代码，bmp图片素材及png 转bmp 的转换工具。 详细可参考博文《【经典算法实现 45】C语言实现图像的FFT快速傅里叶变换及 IFFT逆变换》

快速傅里叶变换 示例准备: ① 创建包含1 个X 列和2 个Y 列的工作表。 ② 用【Set Values 】对话框将A(X)列值设置为 " ( i- l ) *pi/50"， 范围Row(i) : " 1 To 100 "。 ③ 将B(Y)、C(Y)列值分别设置为" sin(Col(A)) "、" sin(Col(A) +0.5*sin(10*Col(A)))"。 ① 选中Sheet l 工作表中的B(Y)列。 ② 单击菜单命令【Analysis 】→ 【Signal Processing 】→ 【FFT】→【FFT】打开【Signal Processing\FFT: fft1 】对话框 * 山东农业大学化学与材料科学学院 朱树华

快速傅里叶变换

快速傅立叶变换(FFT)作为时域和频域转换的基本运算，是数字谱分析的必要前提。传统的FFT使用软件或DSP实现，高速处理时实时性较难满足。FPGA是直接由硬件实现的，其内部结构规则简单，通常可以容纳很多相同的运算单元，因此FPGA在作指定运算时，速度会远远高于通用的DSP芯片。FFT运算结构相对比较简单和固定，适于用FPGA进行硬件实现，并且能兼顾速度及灵活性。本文介绍了一种通用的可以在FPGA上实现32点FFT变换的方法。

为了降低阵列天线的制造成本和馈电网络的设计难度，本文介绍了一种基于子阵划分的直线阵列天线综合方法。整个阵列天线被划分为多个子阵列，利用快速傅里叶变换（FFT）和聚类算法（CA）相结合的方法，优化每个子阵列的激励幅度和每个阵列单元的激励相位，从而获得最高旁瓣电平（PSLL）尽量低的辐射方向图。本文提出的方法能够快速实现阵列天线的子阵列划分，仿真结果表明，对于给定的直线阵列天线，能够获得较好的优化效果，辐射方向图的最高旁瓣电平均在-37 dB以下。

没有调用matlab自带的fft函数，而是自己编写的二维快速傅里叶变换fft程序 matlab平台 没有调用matlab自带的fft函数，而是自己编写的二维快速傅里叶变换fft程序 matlab平台

需要matlab函数源码C语言实现

快速傅里叶变化+蝶形运算

快速傅立叶算法，采用时域抽取法FFT(Decimation-In-Time FFT, 简称 DIT - FFT)，完全采用标准C++语言编写，算法上采用了蝶形运算原理，数据结构采用 STL 模板库存储动态数组，采用 complex 类处理复数运算。代码简单，容易理解，只有输入，输出的vector 数组。总共 90 多行代码。不同于一般的 FFT 算法，本算法没有对输入序列作任何条件限制，可以是任意长度。调试中经测试，对一个2^19=52万左右个数据点的输入数组，算法在5秒时间可给出结果，输出结果是所有频率值的模值，而不是单独的实部与虚部（当然也可以单独给出实部虚部计算其相位）。

实数序列的快速傅里叶变换，可以减少计算量，数据运行的速度，节省空间