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

吻快速傅里叶变换 KISS FFT-基于“保持简单，愚蠢”原理的混合基数快速傅立叶变换。 已经有很多很棒的fft库。 Kiss FFT并不试图比任何一个都要好。 它仅尝试成为一种合理有效，适度有用的FFT，该FFT可使用固定或浮动数据类型，并且可以通过琐碎的许可在几分钟内合并到某人的C程序中。 用法： 一维复数FFT的基本用法是： # include " kiss_fft.h " kiss_fft_cfg cfg = kiss_fft_alloc( nfft ,is_inverse_fft , 0 , 0 ); while ... ... // put kth sample in cx_in[k].r and cx_in[k].i kiss_fft ( cfg , cx_in , cx_out );

提出了一种基于十项余弦窗的插值FFT算法,分析了余弦组合窗的特性,从旁瓣特性的优势出发,运用旁瓣峰值较低的十项余弦窗,并用双谱线插值算法推导出其对应的修正公式.仿真计算结果表明,谐波幅值误差小于0.001%,相位误差小于0.001%.新的插值FFT算法与常用的Hannning窗、Blackman窗插值FFT算法的测量结果对比,进一步说明了该算法可以有效提高电力系统谐波测量精度,具备实际应用价值.

ffts，对散射数据执行快速傅立叶变换 (FFT)。 Yq = ffts(X,V,Xq) 或者Yq = ffts(X,V,Xq, 方法, 窗口) 输入， X : 位置数组 [mx 1] V : 带有值的数组 [mx 1] Xq ：节点位置 [ nx 1]，具有等距点（参见 linspace） （可选的） 方法 : 1. 'grid', gridding (默认) 2. 'fit' , b-spline fit window : 1. 'bspline', bspline (默认) 2. 'kaiser', kaiser 贝塞尔函数输出， Fq：散射数据的傅立叶光谱 [nx 1]。 网格化： 1. 对位置 (X) 处的散射值 (V) 进行平滑处理（卷积） 通过内核到常规网格。 使用网格 2 次过采样Xq的版本2. 数据乘以一组密度补偿权重。 按照步骤 1 进行计算，但所有值都设置为 1。 密

DFT的matlab源代码kfr-fft 高度优化的FFT KFR是快速，现代的C ++ DSP框架，DFT / FFT，音频重采样，FIR / IIR滤波，Biquad，矢量函数（SSE，AVX） 特征 FFT针对SSE2，SSE3，SSE4.x，AVX和AVX2处理器进行了优化 双精度和单精度 表演 FFT（双精度，大小范围从1024到16777216）有关基准测试过程的详细信息，请参见。 先决条件 macOS：XCode 6.3、6.4、7.x，8.x Windows：MinGW 5.2和Clang 3.7或更高版本 Ubuntu：GCC 5.1和Clang 3.7或更高版本 CoMeta元编程库（已包含） 测验 执行build.py以运行测试或从tests目录手动运行测试 在以下系统上测试： OS X 10.11.4 / AppleClang 7.3.0.7030031 Ubuntu 14.04 / gcc-5（Ubuntu 5.3.0-3ubuntu1〜14.04）5.3.0 20151204 / clang版本3.8.0（tags / RELEASE_380 / final

熨斗研究所非均匀快速傅立叶变换库：FINUFFT 主要作者Alex H. Barnett ，主要联合开发者Jeremy F. Magland，Ludvig af Klinteberg，Yu-huan“ Melody” Shih，Andrea Malleo，Libin Lu和JoakimAndén； 有关docs/ackn.rst的完整列表，请参阅docs/ackn.rst 。 这是一个轻量级的库，用于在一维，二维或三个维度上以指定的精度计算三种标准类型的非均匀FFT。 它是用C ++编写的，具有与C，Fortran，MATLAB / octave和python的接口。 Julia界面也存在。 请参阅或等效的。 你也将要看到的目录例子的代码examples ， test ， fortran ， matlab/test和python/test 。 如果您无法编译或无法进行pip安装，请尝

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

DIT（时间抽取）和 DIF（频率抽取）算法是实现快速傅立叶变换 (FFT) 的两种不同方式，从而减少了 DFT 算法使用的计算总数，并使过程更快且对设备友好。 在这些程序文件中，我们只需要输入矩阵'x'。如果输入是2的倍数，则矩阵将原样作为输入；否则将补零到最接近的2的倍数（因为正在实施 RADIX-2 算法）及其相应的输出（DIT/DIF）将显示在命令窗口中。

使用实时编辑器和 FFT 分析 3 个信号

工程计算中反复适用的计算方法，快速傅立叶变换原理