使用DFT对连续信号进行谱分析 工程实际应用中，常会遇到连续时间信号，其频谱也是连续函数。为了利用DFT对信号进行频谱分析，须先对 进行时域采样，得到 ，再对 进行DFT，得到的 则是 的傅里叶变换 在频域区间 上的N点等间隔采样。 对带限信号来说，X(k)与 在 范围内 上的采样值除相差一个因子外完全相同。 以上说明构成了用DFT对连续信号进行谱分析的理论基础。

matlab中的dft过滤代码该项目的目的是研究h [n] = [1,1,1,1]的2通道DFT滤波器组的实现，以了解其在实现单独滤波器方面的计算效率。 该代码是使用MATLAB编写的，文档也可以在此处找到。

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先将N=8点的DFT分解成2个4点DFT： 可知：时域上：x(0),x(2),x(4),x(6)为偶子序列 x(1),x(3),x(5),x(7)为奇子序列 频域上：X(0)~X(3)，由X(k)给出 X(4)~X(7)，由X(k+N/2)给出 例子：求 N=23=8点FFT变换 按N=8→N/2=4，做4点的DFT：

提出了一种基于离散傅里叶变换（DFT）的抖动信号生成方法，该方法不仅与输入信号无关，而且可以减小模数转换器（ADC）的量化误差。 本文还对三种典型抖动对ADC量化误差的典型影响进行了详细研究，以突出提出的重建抖动信号的优势。 仿真实验和理论分析表明，与传统的典型抖动信号相比，基于DFT重建的抖动信号可以提高ADC的性能。

适用于matlab初学者，深入学习理解dft和fft的原理。

依据DFT的理论手动实现DFT，并且与matlab自带的FFT代码运行结果比较。

本文讲解了FFT算法的原理与实际应用，给欲往电子信息类专业进修和发展的同学一些课外参考。

数字图像处理 傅里叶变换 加窗

DFT的matlab源代码Apache Spark中的轨迹相似度搜索 该项目实现了轨迹相似性算法及其在图2中描述的所有竞争者。 已实现的算法和变体包括： DualIndexingSolution ：带有双索引的咆哮位图DFT RRSolution ：无双索引的咆哮位图DFT BFDISolution ：带双重索引的Bloom过滤器DFT BloomFilterSolution ：不带双重索引的Bloom Filter DFT BitMapSolution ：原始位图DFT TrajIndexingSolution ：边界框上的分布式R树。 VPTreeSolution ：轨迹上的分布式VP-Tree MTreeSolution ：轨迹上的分布式M树。 基线：蛮力Top-k 建造 调用sbt assembly ，您将在target/scala-2.11/traj-sim-assembly-1.0.jar处获得编译后的软件包。 跑步 通过将程序包送入spark-submit来运行它，不同算法（在上面列出）的入口点和其他实用程序位于edu.utah.cs.trajecotry 。 贡献者 董