本代码为用DSP5416实现FFT算法，代码算法简单，标注清晰，易于初学者学习。

快速傅里叶变换，频谱分析，2种对照，正弦信号，作图

DFT的matlab源代码FPGA_AudioVisualizer 用于高效且可扩展的DFT计算器的Verilog代码（使用FFT算法）。 打算在Intel DE10-Lite FPGA开发板上实现。 从外部麦克风读取音频数据，并在VGA监视器上显示频率分量。 该项目的灵感来自于Kenny Chan的同名仓库（@ kennych418），来自麦克风转换器和VGA发生器的Verilog部分直接来自他的项目。 FFT处理器的体系结构是从纸上得出的。 跑步 创建一个新的Quartus项目，选择您要使用的设备，并将此存储库中的文件（此自述文件除外）导入该项目。 单击分配->设备，然后单击设备和引脚选项。 选择左侧的“配置”选项，对于“配置”模式，选择“带有内存初始化的单个未压缩映像”。 打开twiddle_script.py文件和编辑DATA_WIDTH你将在FFT计算承载的比特数，并编辑addr_width登录2（S），其中S是要采取的样本数量。 在您的项目文件夹中运行此脚本将生成rom_r_init.txt和rom_i_init.txt ，它们用于初始化ROM，这些ROM保留用于FFT计算

故障诊断代码matlab 工业过程的容错线性参数可变模型预测控制方案（FT-LPVMPC） 抽象的 该代码为非线性化学过程中的容错提供了基于模型的策略。 拟议的主动容错控制系统（AFTCS）的结构为： 在那里，“故障检测与诊断” （FDD）阶段使用广义观察者库来检测，隔离和估计多个故障。 具体来说，使用一组LPV降序未知输入观察者（LPV-RUIO）和具有未知输入的LPV输出观察者（LPV-UIOO）。 随后，此信息将传递到补偿控制器输入数据的重新配置机制，以实现可接受的故障后系统性能。 选定的控制器使用移动视野估计（MHE）技术在每次迭代时更新基于模型的预测控制（MPC）内部模型，从而增强了控制器的容错能力。 现在，就线性矩阵不等式（LMI）问题而言，可以保证FDD模块和容错控制（FTC）单元的稳定性。 给出了基于典型化学工业过程的仿真结果，以说明这种方法的实现和性能。 要求 至少一个具有6 GB RAM的i5-3337U CPU@2.7 GHz（2核）。 R2016b或更高 包装方式： LMI实验室 论文信息 很快... 将评论和问题发送给：

关于TI芯片中如何使用FFT库文件等相关资料

stm32f407所用的DSP库，可以进行fft变换测试，可以进行频谱分析。

本代码实现MATLAB对ISE平台生成进行FFT的信号数据，然后再对ISE运算后的数据读取，并与在MATLAB平台运算后的数据对比验证。用于MATLAB与ISE两个平台的数据交互。

单片机运用ad进行对外部模拟信号的采集，经过单片机的FFT算法后转化外数字量再有输出处理

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。

傅里叶变换FFT开源VB算法