离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法是数字信号处理领域中的核心概念，广泛应用于音频、图像处理以及通信工程。本节将详细讲解DFT的起源、性质及其相关变换，包括DFS（离散傅里叶级数）、Z变换、IDFT（逆离散傅里叶变换）和FFT（快速傅里叶变换）。 DFT是离散时间信号的傅里叶变换，用于将无限长或周期性的离散信号转换到频域进行分析。对于一个有限长的离散序列 \( x[n] \)，其DFT定义为： \[ X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j 2\pi kn/N} \] 其中 \( N \) 是序列的长度，\( k \) 表示频域的离散点，\( j \) 是虚数单位。DFT提供了一种将时域信号转换为离散频率成分的方法，便于分析信号的频谱特性。 DFS是DFT的一个特例，适用于周期性离散信号，它基于傅里叶级数的概念，通过离散频率项来表示周期性信号。DFS与DTFT（离散时间傅里叶变换）的区别在于DFS的频谱是离散的，而DTFT的频谱是连续的。 Z变换是一种将离散序列转换为复频域的数学工具，它与DTFT和DFS有着密切关系。Z变换为： \[ X(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} x[n] z^{-n} \] 在某些条件下，Z变换可以转化为DTFT或者DFS，提供了解析信号特性的另一种途径。 IDFT是DFT的逆变换，用于将频域表示的信号还原回时域。它的公式为： \[ x[n] = \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} X[k] e^{j 2\pi kn/N} \] FFT是DFT的快速算法，极大地提高了计算效率。它利用了DFT的对称性和分治策略，将DFT的复杂度从 \( O(N^2) \) 降低到 \( O(N \log N) \)，使得大规模数据的傅里叶变换变得可行。 在实际应用中，如MATLAB等软件通常内置了FFT函数，方便用户快速计算DFT并进行频谱分析。例如，对于一个信号序列，可以使用MATLAB的`fft`函数计算其DFT，然后通过`ifft`函数进行反变换回到时域。 总结四种傅里叶变换形式： 1. 连续傅里叶变换（FT）：非周期连续时间信号，频域连续。 2. 傅里叶级数（FS）：周期连续时间信号，频域离散。 3. 离散时间傅里叶变换（DTFT）：非周期离散时间信号，频域连续。 4. 离散傅里叶级数（DFS）：周期离散时间信号，频域离散。 每种变换都有其适用的场景，选择合适的变换可以更有效地分析和处理不同类型的信号。在数字信号处理中，DFT和FFT因其高效性和广泛的应用性，成为了不可或缺的工具。

在这个压缩文件中包含了一个FFT类以及一个复数类，实现了快速傅里叶变换及其反变换（FFT和IFFT）以及复数的运算。综合考虑各细节使碟形算法达到最高的效率。头文件中还包括了FFT类的使用方法。 此算法的准确性经过多人多次验证，已是毋庸置疑了。上传此文件是希望帮助正在学习的同志加速开发，以及希望高手们看完后不吝赐教。

此脚本用于发布具有相同标题的帖子： http://www.mshalin.com/blog/?p=467 ，我试图澄清在计算 DFT（通过 FFT 算法）中所做的假设。 这些假设具有重要的后果。 此脚本以从实偶函数获得实偶傅立叶/逆傅里叶变换为例。

1.领域：FPGA，verilog开发的OFDM调制解调系统,包括编译码,FFT,IFFT,CP.带testbench 2.内容：vivado2019.2平台使用verilog开发的OFDM调制解调系统,包括编译码,FFT,IFFT,CP等 3.用处：用于verilog开发的OFDM调制解调系统,包括编译码,FFT,IFFT,CP.带testbench 4.指向人群：本科，硕士，博士等教研使用 5.运行注意事项： 使用vivado2019.2或者更高版本测试，用软件打开FPGA工程，然后参考提供的操作录像视频跟着操作。 工程路径必须是英文，不能中文。

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一维的FFT及IFFT计算代码。需要配合有蝶形算法的书看懂代码。C++/C

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该文件主要实现了FFT-IFFT法实现LFM信号匹配滤波。 仿真要求： 信号时宽为10us、带宽为30MHz、波形为LFM信号（单边扫频,即频率范围[0,30MHz]）、采样率为80MHz

一分钱一分货。我编写fft和ifft的时候，下载了好多，结果都不能用。花了几十币。