fft()函数简单到发指，一般使用时就两个参数fft(nparray,n),n还可以缺省。上代码：import numpy as np
from scipy.fftpack import fft,ifft
fft_y=fft(y)
print(fft_y)执行结果：[180444.84 -0.j -1764.15187386-6325.24578909j
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2023-08-07 21:27:22
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1引言 OFDM（正交频分复用）是一种多载波数字调制技术，被公认为是一种实现高速双向无线数据通信的良好方法。在OFDM系统中，各子载波上数据的调制和解调是采用FFT（快速傅里叶变换）算法来实现的。因此在OFDM系统中，FFT的实现方案是一个关键因素。其运算精度和速度必须能够达到系统指标。对于一个有512个子载波，子载波带宽20 kHz的OFDM系统中，要求在50 μs内完成512点的FFT运算。
FFT信号流图：
程序实现是这样：
程序流程如下图：
首先进行位逆转，其实很简单，就是把二进制的位逆转过来：Matlab的位逆转程序：function a=bitreverse(Nbit, num)%Nbit = 4;%num = 8;a = 0;b = bitshift(1,Nbit-1);for i = 1:Nbit;if((bitand(num,1)) == 1)
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2023-10-10 14:35:15
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在Linux操作系统中，数学库（math库）是非常重要的一个部分，它包含了许多用于数学运算的函数和工具。其中，FFT（Fast Fourier Transform 快速傅里叶变换）是一项重要且常用的数学运算，可以对信号进行频谱分析和处理。
在Linux环境下，使用FFT进行信号处理可以利用一些开源的数学库，比如FFTW（Fastest Fourier Transform in the West）
原创
2024-04-03 10:48:26
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目录前言快速傅里叶变换之numpyopenCV中的傅里叶变换np.zeros数组cv2.dft()和cv2.idft()DFT的性能优化cv2.getOptimalDFTSize()覆盖法填充0函数cv2.copyMakeBorder填充0时间对比 前言在学习本篇博客之前需要参考 快速傅里叶变换之numpypython的numpy中的fft()函数可以进行快速傅里叶变换，import cv2
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2023-07-20 23:08:04
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傅里叶变换）其本质就是DFT，只不过可以快速的计算出DFT结果，要弄懂FFT，必须先弄懂DFT，DFT(DiscreteFourier Transform) 离散傅里叶变换的缩写，咱们先来详细讨论DFT，因为DFT懂了之后，FFT就容易的多了DFT(FFT)的作用:可以将信号从时域变换到频域，而且时域和频域都是离散的，通俗的说，可以求出一个信号由哪些正弦波叠加而成，求出的结果就是这些正弦波的幅度和
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2023-07-11 16:15:03
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快速傅里叶变换介绍傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或，都可以表示为不同频率的余弦（或正弦）波的无限叠加。FFT 是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个变换到频域。那其在实际应用中，有哪些用途呢？有些在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征（频率，幅值，初相位）；FFT 可以将一个的频谱提取出来，进行频谱分析，为后续滤波准备；通过对一个系统的输入信
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2023-12-06 22:20:06
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1. FFT相关理论1.1 离散傅里叶变换（DFT）离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法，傅里叶变换是傅里叶分析的核心，通过它把信号从时间域变换到频率域，进而研究信号的频谱结构和变化规律。但是它的致命缺点是：计算量太大，时间复杂度太高，当采样点数太高的时候，计算缓慢，由此出现了DFT的快速实现，即下面的快速傅里叶变换FFT。1
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2023-07-29 19:40:02
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一、前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法。在本科学习数字信号处理这门课时一直在想：学这些东西有啥用？公式推来推去的，有实用价值么？到了研究生后期才知道，广义上的数字信号处理无处不在：手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理、摄像头内的ISP、音频信号的去噪等。各种算法中，FFT是查看信号本质，也就是频谱的重要手段。之前仅直接调用FFT/IFFT IP核，今天深入探讨下算法本身和实现
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2023-07-11 16:15:20
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之前在自己笔记本上配置过一次caffe，只用的cpu，啊，简直不能要。。。后来换了TX1试试，又得重新编译一边caffe，每次在编译python包时总是难以满足，尝试好久，有点心得，主要整理一下python依赖解决过程，免得遗忘。1、开始步骤Note：Makefile也要修改一下，不只是Makefile.config，不然会出现找不到lhdf5_hl 和 lhdf5参考文章：#出现下面错误
/us
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2024-01-30 21:25:03
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（一）离散傅里叶变换（DFT）DFT是傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应该将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换以高效计算DFT。基本性质：线性
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2023-08-17 17:16:28
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# FFT库下载与使用指南
快速傅里叶变换（FFT）是一种有效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DFT）及其反变换。这种算法在信号处理、图像处理、音频分析等多个领域里都有广泛应用。在Python中，`numpy`库提供了FFT的实现，可以非常方便地进行傅里叶变换。本文将介绍如何下载和使用这一库，包括基本的代码示例和应用场景。
## 安装numpy库
在使用FFT之前，需要确保已经安装了`num
# 使用FFT去噪的Python库教程
## 引言
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换。它在信号处理中的应用广泛，尤其是在去噪方面。本文将指导新手开发者如何在Python中使用FFT进行去噪。我们将分步骤进行，每一步都将提供必要的代码和解释。
## 整体流程
我们可以将FFT去噪的过程划分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
看到的跟大家分享一下。。。。 FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换 到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如 果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号 分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱 提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去 做，但是却
ffmpeg下有7个library，分别是：libavutillibswscalelibswresamplelibavcodeclibavformatlibavdevicelibavfilter本文内容主要源于ffmpeg官网对各个库的简介ffmeglibavutil：(通用工具库) libavutil十一个实用的工具库用于辅助可移植的多媒体编程。它包含安全的可移植的字符串函数，随机数生成器，数据
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2023-10-28 07:34:35
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FFT结果的物理意义 FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这 就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知
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2024-01-06 20:35:58
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对FFT理论不明白的童鞋可以来这里（ FFT学习笔记<理论篇>）： 在了解完FFT的理论与算法流程之后，最重要的当然就是写代码啦，下面的两份代码将展示FFT在多项式乘法与高精度乘法中的运用。在那之前，还有一个重要的东西：
因为下面写的是迭代的FFT代码，而不是采用递归，所以多了一个对rev[]的处理：
我们假设每次将奇数项元素提出来之后，将其放到了序列的最后，如下： 0123456
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2023-11-14 15:31:57
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# 快速傅里叶变换（FFT）的原理与实现
## 引言
傅里叶变换是一种常用的信号处理技术，它将时域信号转换为频域信号，可以从频域上分析信号的频率成分。傅里叶变换的计算复杂度较高，而快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的算法，可以加速傅里叶变换的计算过程。
本文将介绍快速傅里叶变换的原理，讨论其在Java中的实现，并提供相应的代码示例。
## 快速傅里叶变换原理
快速傅里叶变换是一种基于分治
原创
2023-10-05 12:50:12
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## 如何在Java中使用FFT
你好，作为一名经验丰富的开发者，我将为你解释如何在Java中使用FFT（快速傅里叶变换）。FFT是一种用于频域信号处理的重要算法，可以将时域信号转换为频域信号，广泛应用于信号处理、图像处理等领域。
### 整体流程
首先，让我们看一下整个实现“java 使用fft”的流程。可以使用以下表格来展示每个步骤：
```mermaid
erDiagram
原创
2024-04-12 03:48:08
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# Java FFT 包：科普文章
## 引言
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种十分重要的数学工具，在信号处理、图像处理以及其他领域中有着广泛的应用。傅里叶变换可以将一个信号从时域转换到频域，使得我们能够分析信号中各个频率的成分。在计算机科学领域，我们经常需要进行傅里叶变换来处理音频、图像等数据。Java 中有许多优秀的 FFT 包可以帮助我们进行傅里叶变换的计算，本文将介
原创
2023-08-09 10:39:06
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