FFT是DFT的高效算法，能够将时域信号转化到频域上，下面记录下一段用python实现的FFT代码。 # encoding=utf-8 import numpy as np import pylab as pl # 导入和matplotlib同时安装的作图库pylab sampling_rate = 8000 # 采样频率8000Hz fft_size = 512 # 采样点512，就是说以8000Hz的速度采512个点，我们获得的数据只有这512个点的对应时刻和此时的信号值。 t = np.linspace(0, 1, sampling_rate) # 截取一段时间，截取是任意的，这里

快速傅里叶变换FFT及其应用 pdf论文

傅里叶反变换的原理详述，自编函数可以调用，也可以读取程序，理解算法原理

快速傅里叶变换FFT 的matlab 实现和FFT 的简单应用在信号处理中，DFT（离散傅里叶变换）的计算具有举足轻重的地位。但是基其复杂的计算，直接应用起来十分麻烦基于此，本文利用Matlab 软件对有限长度信号的DFT 进行改进，提出FFT（快速傅里叶变换）

FM调制解调的时候用到函数：[X,x,df1]=fftseq(x,tz,df); %对已调信号快速傅里叶变换，其中fftseq（）是自己定义的

使用快速傅里叶变换FFT实现带有高斯白噪声的信号的频谱估计

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。

快速傅里叶变化程序代码实现，适合新手练手

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

Matlab中fft实现。支持各种数据格式。速度很快，很好用。。。。。。。。。。。。。