结合隐马尔可夫模型(HMM)所需训练样本少及可解释的优点,提出了基于HMM的矿井提升机故障诊断方法。利用多个加速度传感器在提升机运行的不同转速阶段采集数据,通过快速傅里叶变换(FFT)从提升机振动信号中进行特征抽取后,再由劳埃德算法(Lloyd)进行标量量化,根据HMM建模理论,训练HMM诊断库,再利用训练好的HMM对提升机进行状态监测和故障诊断。

快速傅里叶变换及MATLAB程序实现，供参考

快速傅里叶变换的C语言实现 给出了封装好的接口 方便直接调用。

脉搏波信号主峰对于人体生理参数的分析与诊断起到关键的作用.针对脉搏波信号主峰定位问题,提出自适应脉搏波主峰定位方法.预先去除脉搏波信号中的工频干扰和基线漂移,结合快速傅里叶变换与被测试者心率计算出脉搏波信号的单周期步长.在单周期步长内,仅采用幅度差值法即可定位脉搏波信号主峰.实验结果表明,所提出方法的查全率和查准率有显著提高,当潮波值和主峰值近似时,所提出方法能够避免单周期多主峰定位,减少主峰错误定位的数量,具有一定实用价值.

快速傅里叶变换——蝶形算法C++实现类，经过matlab测试，证明其运行结果正确

详细地介绍了快速傅里叶变换卷积的原理，在DSP应用有着经久不衰的历史。FFT和采样原理

快速傅里叶变换 示例准备: ① 创建包含1 个X 列和2 个Y 列的工作表。 ② 用【Set Values 】对话框将A(X)列值设置为 " ( i- l ) *pi/50"， 范围Row(i) : " 1 To 100 "。 ③ 将B(Y)、C(Y)列值分别设置为" sin(Col(A)) "、" sin(Col(A) +0.5*sin(10*Col(A)))"。 ① 选中Sheet l 工作表中的B(Y)列。 ② 单击菜单命令【Analysis 】→ 【Signal Processing 】→ 【FFT】→【FFT】打开【Signal Processing\FFT: fft1 】对话框 * 山东农业大学化学与材料科学学院 朱树华

为了能够同时处理含有较强噪声和欠采样区域的包裹相位图，对基于快速傅里叶变换的4种典型相位解包裹算法的速度、准确性及适用范围等相关问题进行了深入的研究，并且通过计算机模拟分析了该类算法中的4种经典算法的抗噪能力和处理含有欠采样情况的能力。结果表明，对于含有强噪声的数据，基于四次快速傅里叶变换算法的效果最好，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最差；对于含有欠采样的数据，基于横向剪切干涉和傅里叶变换相结合的算法效果最好，基于四次快速傅里叶变换算法次之；对同时含有噪声和欠采样区域的实验数据，基于四次快速傅里叶变换的相位解包裹算法精度最高。

C#语言、VS2005开发环境，包括二维离散傅里叶变换、快速傅里叶变换、幅度图像与相位图像、频率成分滤波、频率方位变换

本代码是用java实现的快速傅里叶变换的递归实现，要求使用者要按多项式的幂的升序来输入系数