我们所要说的变换(transform)虽然是数学意义上的变换，但跟函数变换是不同的，函数变换是符合一一映射准则的，对于离散数字信号处理（DSP），有许多的变换：傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换、希尔伯特变换、离散余弦变换等，这些都扩展了函数变换的定义，允许输入和输出有多种的值，简单地说变换就是把一堆的数据变成另一堆的数据的方法。

包含一维及二维离散傅里叶变换源码，封装完整，代码整洁。

拉普拉斯变换与傅里叶变换的区别： FT: 时域函数f(t) 频域函数 变量 t 变量 LT: 时域函数f(t) 复频域函数 （变量 t、 都是实数） 变量 t 变量s (复频率） t（实数） (复数） 即： 傅里叶变换建立了时域与频域之间的联系； 拉普拉斯变换建立了时域与复频域之间的联系。

滑动离散傅立叶变换（SDFT）在计算上非常有效，并且在其标称频率下工作时能够提供出色的谐波抑制性能。 但是，在标称频率之外，幅度和相位角都包含由于频谱泄漏引起的误差。 而且，在这种情况下，它的谐波抑制能力大大削弱。 该算法提出了一种在非标称频率下以固定采样率应用滑动傅里叶变换的方法，同时保持其优越的性能。 该方法涉及使用两级滑动傅里叶变换 (SFT)。 第一阶段具有固定窗口宽度的 SFT 用于驱动第二阶段的可变窗口宽度 SFT。 所提出的技术 (SFT-SFT) 已在 dSPACE MicrolabBox 上使用预生成的电压矢量进行实时测试，以模拟最不方便的电网条件。 与去耦静止参考框架 PLL 方法相比，测试场景证明了其优越的性能。 此处提供的 Simulink 文件包含算法的实现和解耦固定参考系 PLL 的实现，以便将它们的性能与相同的不便输入进行比较

傅里叶变换源代码，从计算原理上编写了源程序

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

针对短波突发FSK信号解调中存在突发检测和同步判决的问题，提出了一种基于谱熵检测和短时傅里叶变换（Discrete short time Fourier transform， DSTFT）判决的突发信号解调方法。根据信号和噪声在频段内功率谱熵分布的不同，利用谱熵可有效区分信号段和噪声段，为信号解调提供连续有用信息。在FSK解调中提出了具有抗噪声性能的载频附近功率累积量的码元判决方法，同时采用具有抗频偏的载频附近峰值比的码元同步方法。仿真结果表明：基于谱熵的检测方法可有效满足突发信号检测，本文解调方法在低信噪比下具有更低的解调误码率，结合谱熵检测可有效满足突发信号的精确识别和解调。

1.包括自己写的快速傅里叶变换fft的代码 2.代码完整可用，有很好的参考价值 3.代码有详细的注释

本文介绍了一种采用Altera 公司的FFT MegaCore 实现快速傅里叶变换的方法，该方法非常简单，能进一层次简化开发的流程，缩短工程开发周期，节约成本，因此在实际工程中是一种很好的应用。

这是一个很好的用傅里叶变换来做的车牌识别源代码，很适合这方面的学者。