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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（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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# Java中的快速傅里叶变换（FFT）算法
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。FFT在信号处理、图像分析、音频处理等领域具有广泛应用。本文将通过一个简单的Java示例来演示FFT的实现，并为您解析其背后的原理。
## FFT的基本原理
离散傅里叶变换是将一个序列转换到频域的数学工具，其公式如下：
\[ X(k) = \sum_{n=0}^{
原创
2024-09-15 04:25:16
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# Java实现FFT算法
## 简介
在这篇文章中，我将教您如何使用Java实现FFT（快速傅里叶变换）算法。FFT算法是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法，它在数字信号处理和频谱分析中被广泛使用。
在这个教程中，我将向您展示实现FFT算法的步骤，并提供相应的代码和注释。
## FFT算法步骤
以下是实现FFT算法的步骤，我们将用一个表格来展示每个步骤的目标和需要的代码。
原创
2023-07-26 05:49:05
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# Java经典FFT算法
## 1. 介绍
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是一种常用的信号处理算法，用于将信号从时间域转换到频域。FFT算法的应用广泛，包括图像处理、音频处理、通信系统等领域。在本篇文章中，我们将介绍Java中经典的FFT算法，并提供代码示例供读者参考。
## 2. FFT算法原理
FFT算法是一种基于分治思想的算法，通过将一个长度
原创
2023-07-23 00:40:38
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这几天，我一直在看FFT算法，下面分享一下我这几天学到的东西
1。直接计算离散傅立叶变换具有n^2的复杂度，而cooley 和tukey在1965年发现了一种计算离散傅立叶变换的快速算法(即通
常所说的FFT算法)，这个算法
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2023-12-05 20:22:43
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仿真，如SNR，THD，SNDR.....既然是动态特性，就不可避免地要用到FFT，因此这几天研究了一些关于FFT的东西，同时收集了一些公司/个人的SNR测试
程序，小有收获，同时还有些疑点，故开此讨论贴，希望能有高人点拨一二，同时将自己的心得与各位分享。
首先说FFT，FFT一个很重要的
问题是频谱泄露。但是频谱泄露不是必须的，也就是说如果设置合理，可以
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2024-09-28 22:25:05
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算法课最近讲到了递归分治的策略，留下了第一个有技术含量的作业：简化多项式计算的FFT算法，于是我打算在这里结合前人的分析解析一下这一算法。FFT即fast Fourier transform，是快速傅立叶变换的简称，采用这种方法能采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。 FFT的基本思想是把原始的N点序列，依次
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2023-11-26 19:54:55
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分治FFT：解决的是形似以下的问题：给定n次多项式\(g(x)\)，求多项式\(f(x)\)，其中\(f\)的第\(i\)项系数的表达式为。解法：不难发现式子也是卷积的形式，但是与普通多项式乘法不一样的是，每一项的系数依赖前面的项的系数，使得普通的FFT无法起作用。考虑分治，将区间\([l,r]\)分为两个区间计算，计算完\([l,mid]\)中的多项式的系数之后，可以很方便的将\([l,mid]
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2023-12-13 20:53:11
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数字信号处理（一）利用FFT对信号进行频谱分析1．实验目的(1) 进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解(因为FFT只是DFT的一种快速算法，所以FFT的运算结果必然满足DFT的基本性质)。 (2) 熟悉FFT算法原理和FFT程序的应用。 (3) 学习利用FFT对离散时间信号进行频谱分析的方法，了解可能出现的误差及其原因，以便在实际中正确应用FFT。2．实验原理本实验的原理DFT算法及其相关的基
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2024-05-30 10:22:12
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FFT目录FFT算法复数单位根单位根的3个引理多项式多项式加法多项式乘法多项式的表示DFT离散傅里叶变换IDFT离散傅里叶逆变换FFT快速傅里叶变换证明FFT的应用 FFT算法快速傅里叶变换 (Fast Fourier Transform)， 即利用计算机计算离散傅里叶变换DFT的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使
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2024-04-07 15:24:36
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PBFT 算法的java实现（上）在这篇博客中，我会通过Java 去实现PBFT中结点的加入，以及认证。其中使用socket实现网络信息传输。关于PBFT算法的一些介绍，大家可以去看一看网上的博客，也可以参考我的上上一篇博客，关于怎么构建P2P网络可以参考我的上一篇博客。该项目的地址：GitHub使用前的准备使用maven构建项目，当然，也可以不使用，这个就看自己的想法吧。需要使用到的Java包：
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2024-01-22 12:43:07
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在这一篇博文中，我将详细探讨如何使用 Java 实现快速傅里叶变换（FFT）算法来进行频域分析，帮助我们更好地理解信号处理中的关键过程。
## 背景描述
在现代信号处理领域，傅里叶变换是将时域信号转化为频域信号的重要工具。快速傅里叶变换（FFT）算法通过高效的计算方法，显著降低了傅里叶变换的时间复杂度，使得在实时信号处理上变得可行。为了更清晰地展示整个流程，下面我提供了一个流程图：
```m
# Java 振动分析与 FFT 算法
## 引言
振动分析在机械工程和设备维护中扮演着至关重要的角色。通过分析设备的振动信号，可以提早判断设备的异常情况，从而避免重大故障。快速傅立叶变换（FFT）是一种常用的信号处理技巧，被广泛应用于振动分析中。本文将介绍如何在Java中实现FFT算法，并结合振动分析进行实例演示。
## FFT算法简介
快速傅立叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅立叶变
原创
2024-07-31 05:08:20
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在信号处理和数字信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）算法被广泛应用于频域分析。本文将探索如何使用Java实现FFT算法以检测信号频率，并详细记录这一过程。
在开始之前，了解信号的频谱特性和FFT的基本原理将对实现有很大帮助。频谱的分析为我们从信号中提取信息提供了关键的支持。在实际应用中，FFT可以用于声音处理、图像分析和电力系统监测等多个领域。
### 背景描述
FFT是在数值计算中对离散
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，但是却不知道FFT之后的结果是
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2024-03-12 18:14:56
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FFT算法详解
看到 FFT，肯定有很多人崩溃了，其实没那么难，很容易就能懂。首先，我们需要了解复数。
众所周知，\(\sqrt 1=\pm 1,\sqrt 4=\pm 2\)。那么，\(\sqrt {-1}\) 是多少呢？肯定不是 \(1\)，因为 \(1^2=1\)，当然也不是 \(-1\)，因为 \((-1)^2=1\)。所以我们约定 \(i\) 表示 \(\sqrt {-1}\
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2023-07-24 17:52:29
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Q1(hdu1402):给出两个很大的数字A,B，计算二者乘积。分析：这个题目java应该能过，用FFT做能够加速计算。这里将字符串A按权(10进制)展开，前面的系数就是多项式的系数，这样就构造出了多项式乘积形式，然后用FFT加速即可。参考代码如下：#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
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2024-05-21 16:38:38
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昨天参悟了一天FFT,总算是理解了，今天的莫比乌斯反演也不太懂，干脆弃疗，决定来认真水一发博客。什么是FFT？FFT（Fast Fourier Transformation），即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换（DFT）的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。FFT的作用？主要用于加速多项式乘法（形如an x^n + a(n - 1) x^(n
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2023-11-28 13:40:58
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在做超分辨重建任务时，需要对重建图像做出评价，主要是人眼感官上的评价。这就需要我们从空域和频域两个方面对图像进行评价。下面给给出python实现的结果，并给出相应的代码。图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下： &nb
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2023-08-18 16:08:43
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