[文/告别年代   Email:byeyear@hotmail.com] FFT算法是针对复信号的,而现实场景中很多时候时域是实信号,此时有两种办法加快FFT的速度. 1. 使用一个N点的复FFT同时处理两个N点的实序列 假定我们有两个N点的实序列x[n]和y[n],它们的FFT具有如下性质:实部偶对称,虚部奇对称.因此可将它们的FFT写为如下形式: x[n] --F-->  Nyquist以下部分:a+bi:Nyquist以上部分:a-bi y[n] --F-->  Nyquist以下部分:

前些日子,因为需要在STM32F103系列处理器上,对采集的音频信号进行FFT,所以花了一些时间来研究如何高效并精确的在STM32F103系列处理器上实现FFT.在网上找了很多这方面的资料做实验并进行比较,最终选择了使用STM32提供的DSP库这种方法. 本文将以一个实例来介绍如何使用STM32提供的DSP库函数进行FFT. 1.FFT运算效率 使用STM32官方提供的DSP库进行FFT,虽然在使用上有些不灵活(因为它是基4的FFT,所以FFT的点数必须是4^n),但其执行效率确实非常高效,看图

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51050297 快速傅里叶变换 NumPy中,fft模块提供了快速傅里叶变换的功能.在这个模块中,许多函数都是成对存在的,也就是说许多函数存在对应的逆操作函数.例如,fft和ifft函数就是其中的一对. import numpy as np from matplotlib.pyplot import plot, show x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30) #创建一个包

介绍网络上的原理介绍非常丰富,具体请自行搜索网络资源. 本算法依靠FFT流图进行布置. 算法 ##进行完所有的原理推导后,我们可以得到如下的16点FFT流图: 通过上图可以看出整个流图输入序列的顺序已经被颠倒,这实际上是输入序列中元素的序号进行了比特位的逆序排列,即其二进制比特位发生了镜像,例如001变为了100.另外一共有三个镶嵌的循环. 为了实现输入序列的比特逆序排列,要使用雷德算法进行实现. 下面进行FFT算法的核心讲解: 第一层循环: 第二层循环: 第三层循环: 每一次循环中的蝴蝶运算操

1. 看了一下例程,居然没有FFT的例程,难道这个DSP28335不能做FFT吗?对了C2000系列是有C2000 ware这个库的.方便很多,不过目前不确定在C5000上运行的FFT能直接迁移到DSP28335上行不?测试了一下,是可以的,因为都是用的math.h,下面的一些正弦函数基本一样的 2. 硬件简介,其中DSP28335和TLV320AIC23B之间使用I2C接口进行寄存器配置,通过MCBSP进行数据传输. 3. 实际的硬件连接,左边的接耳机,右边的接电脑的音频输出(电脑的耳机输出)

原文地址:http://www.cnblogs.com/NickQ/p/8541156.html 测试环境:单片机:STM32F407ZGT6 IDE:Keil5.20.0.0 固件库版本:STM32F4xx_DSP_StdPeriph_Lib_V1.4.0 第二部分:本教程使用DSP——lib库的方式,进行FFT运算. 上一篇教程STM32F4使用FPU+DSP库进行FFT运算的测试过程一 ,进行FFT运算的是void arm_cfft_radix4_f32(const arm_cfft_ra

摘要:Fourier transform 是一个强大的概念,用于各种领域,从纯数学到音频工程甚至金融. 本文分享自华为云社区<使用 scipy.fft 进行Fourier Transform:Python 信号处理>,作者: Yuchuan. scipy.fft模块 傅立叶变换是许多应用中的重要工具,尤其是在科学计算和数据科学中.因此,SciPy 长期以来一直提供它的实现及其相关转换.最初,SciPy 提供了该scipy.fftpack模块,但后来他们更新了他们的实现并将其移到了scipy.f

引入 什么是 \(\text{FFT}\) ? 反正我看到 \(\text{wiki}\) 上是一堆奇怪的东西. 快速傅里叶变换(英语:Fast Fourier Transform, FFT),是快速计算序列的离散傅里叶变换(DFT)或其逆变换的方法.傅里叶分析将信号从原始域(通常是时间或空间)转换到频域的表示或者逆过来转换.FFT会通过把DFT矩阵分解为稀疏(大多为零)因子之积来快速计算此类变换.-- \(\text{wikipedia}\) 反正我没脑子我看不懂. 对我来说,\(\text{

1. simulink仿真设计 震荡信号本质是调制信号,可以表示为: u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 使用simulink仿真如下: 2. 时域信号 时域信号输入设计为信号调制模型. u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 输入信号1: m*cos(Ωt+θ) = 0.5*cos(2*p

作者:桂. 时间:2018-05-09  07:20:48 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/9012232.html 前言 简要记录xilinx FFT的IP核使用.参考:pg109-xfft.pdf 一.综述 支持FFT点数(8~65536): 精度: 三种工作模式: 浮点(Full-precision unscaled arithmetic):动态最大,电路最复杂 定点(Scaled fixed-point):动态最小,电路最简单,默认scale

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

早些时间段,做了Matlab中FFT_HDL_Optimzed模块FFT HDL代码仿真,并与Xilinx Vivado自带的xfft IP进行单精度浮点比较(后面随笔叙述).因为FFT_HDL_Optimized只有在设置输入为定点格式fixdt()的时候,生成的HDL代码才能进行综合,否则只能用于仿真,因此做了相应的定点生成. 对于系统的输入为定点格式fixdt(1,32,23),而在不改变FFT输出幅值时,FFT_HDL_Optimzed输出定点模型fixdt(1,45,23),为了进行F

摘要:傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换原理及实现>,作者:eastmount. 本文主要讲解图像傅里叶变换的相关内容,在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变换.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 图像傅里叶变换原理 傅里叶变换(Fourier Transform,简称F

2179: FFT快速傅立叶 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 2978  Solved: 1523[Submit][Status][Discuss] Description 给出两个n位10进制整数x和y,你需要计算x*y. Input 第一行一个正整数n. 第二行描述一个位数为n的正整数x. 第三行描述一个位数为n的正整数y. Output 输出一行,即x*y的结果. Sample Input 1 3 4 Sample Outpu

首先对于FFT来说,输入的信号是一个按一定采样频率获得的信号序列,而输出是每个采样点对应的频率的幅度(能量). 下面详细分析: 在FFT的输出数据中,第一个值是直流分量的振幅(这样对应周期有无穷的可能性),而第2个对应第一个采样点,第3个对应第二个...第n个对应第n-1个采样点.而且这些采样点是有对称的关系的,即:X(i) = X(n-i).所以只需要关注前N/2个采样点就可以了,而每个采样点与频率的关系有下面公式给出:Fn = (n-1)*Fs/N, Fs采样频率:Fn频率:n采样点:N采样

2179: FFT快速傅立叶 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 2923  Solved: 1498[Submit][Status][Discuss] Description 给出两个n位10进制整数x和y,你需要计算x*y. Input 第一行一个正整数n. 第二行描述一个位数为n的正整数x. 第三行描述一个位数为n的正整数y. Output 输出一行,即x*y的结果. Sample Input 1 3 4 Sample Outpu

转载自http://blog.jobbole.com/58246/ 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一.没有正规计算机科学课程背景的我,使用这个算法多年,但这周我却突然想起自己从没思考过为什么FFT能如此快速地计算离散傅里叶变换.我打开一本老旧的算法书,欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中,以看似简单的计算技巧来讲解这个东西. 本文的目标是,深入Cooley-Tukey  FFT 算法,解释

转载自http://blog.csdn.net/orbit/article/details/17210461 2012年9月的时候,一个南京的大学生从电视台播放的一段记者采访360总裁周鸿祎的视频中破解了周鸿祎的手机号码,一时间被网络热炒.后来,又听说某人买车的时候使用电话银行付款,结果被人录下声音,破解了银行卡号和密码,导致存款被盗.最近居委会在小区里散发传单,提醒一种新的诈骗方式:电话听音破密码诈骗.各种网络和媒体对这些事情炒作的很热闹,但是趋于两种极端,要么将其说的出神入化,要么将其贬的一

找到一个通俗易懂并且神奇并且有趣的FFT算法C语言实现教程:http://www.katjaas.nl/FFTimplement/FFTimplement.html 只要对矩阵比较熟悉就能在教程的辅助下很快实现FFT算法的C代码. 这个教程的第二部分 “Bitwiser FFT” 是一个基于位运算的FFT优化代码,我花了一段时间反复看才理解,不过理解之后印象深刻.难理解的地方主要是作者所说的 lo - set 和 odd - even 两对概念.作者开始介绍的时候这似乎是两个不同的概念,后来在程

问题来源:在阅读莱昂斯的<数字信号处理>第三章离散傅里叶变换时,试图验证实数偶对称信号的傅里叶变换实部为偶对称的且虚部为零.验证失败.验证信号为矩形信号,结果显示虚部是不为零且最大幅值等于信号幅值. 错误原因:MATLAB中的fft函数默认其 N 点输入信号的时间序号为从 0 到 N-1 ,默认其输出信号的频率序号为从 0 到 N-1 .而当试图输入一个时间序号为从 -N/2 到 N/2-1 ( N 为偶数时)或从 -(N-1)/2 到 (N-1)/2 ( N 为奇数)的信号时,输出将会产生相

在数字信号处理中常常需要用到离散傅立叶变换(DFT),以获取信号的频域特征.尽管传统的DFT算法能够获取信号频域特征,但是算法计算量大,耗时长,不利于计算机实时对信号进行处理.因此至DFT被发现以来,在很长的一段时间内都不能被应用到实际的工程项目中,直到一种快速的离散傅立叶计算方法--FFT,被发现,离散傅立叶变换才在实际的工程中得到广泛应用.需要强调的是,FFT并不是一种新的频域特征获取方式,而是DFT的一种快速实现算法.本文就FFT的原理以及具体实现过程进行详尽讲解. DFT计算公式 本文不