将图像进行傅里叶变换与反傅里叶变换，可以模拟出4f系统的输出结果。

DFT的matlab源代码快速傅立叶变换可视化 使用OpenCL用C ++编写的程序，以学习如何在不同信号上使用FFT 这是什么？ 应用程序创建主要用于OpenCL学习目的。 适用于正向和反向或谐波或多谐波信号。 用数学符号表示： DFT和逆DFT X(j) = ∑ x(i) * e +2πij/N / N X(j) = ∑ X(i) * e -2πij/N 创建于： 和 v1.2 如何建造 要求： OpenGL> = 4.2，否则： 在）中更改kOpenGlVersion和kGlslVersion 更改API版本 支持C ++ 20标准的C ++编译器 CMake的> = 3.15 否则，请尝试更改VERSION 已安装的库 安装的OpenCL环境： 对于AMD — 对于Nvidia — 对于英特尔— 警告！：项目依赖项将近100 MB 使用子模块克隆项目（选择存储库之一）： git clone https://github.com/ValeryKameko/fast-fourier-transform-visualization --recurse-submodules git c

自适应傅里叶分解算法，可以实现对信号进行自适应傅里叶分解及重构，可直接运行。-adaptive fourier decomposition (AFD)

矩阵二维示例

DFT的matlab源代码使用Cooley-Tukey算法进行快速傅立叶变换 最常见的快速傅立叶变换（FFT）算法 Cooley–Tukey递归地用较小的$ N_1 $和$ N_2 $的DFT重新表达任意复合大小$ N = N_1N_2 $的离散傅里叶变换（DFT），以将计算时间减少到$ O （N log N）$用于高度合成的N（平滑数）。 radix-2 DIT案例 基数2的时间抽取（DIT）FFT是Cooley-Tukey算法的最简单且最常见的形式，尽管高度优化的Cooley-Tukey实现通常使用如下所述的其他形式的算法。 Radix-2 DIT在每个递归阶段将大小为N的DFT分为大小为$ N / 2 $的两个交错DFT（因此称为“ radix-2”）。 离散傅里叶变换（DFT）由以下公式定义： $$ X_k = \ sum_ {n = 0} ^ {N-1} x_n e ^ {-\ frac {2 \ pi i} {N} nk}，$$ 其中$ k $是从$ 0到N-1 $的整数。 Radix-2 DIT首先计算偶数索引输入$（x_ {2m} = x_0，x_2，\ ldots，x

该资源时AFD经验模态分解的程序压缩包，包含AFD分解程序，可供大家使用，

Fourier con Matlab系列https://youtu.be/A4pPMjUCpu4

算法分析设计快速FOURIER变换算法报告.pdf

power_Fourier matlab simulink 电子电器仿真模型 源文件

数字信号处理教学课件：Chapter3 Discrete-Time Fourier Transform.ppt