可以使用此函数代替 CONV2（具有相同的参数）。 它会在很小的容差内产生相同的结果，并且在某些情况下可能会更快（在其他情况下可能会更慢）。 包括两个额外的形状选项，提供周期性和反射边界条件。 卷积定理指出，时域或空间域的卷积等效于频域的乘法。 因此可以使用 ifft2(fft(x) .* fft(m)) 来实现卷积，其中 x 和 m 是要卷积的数组。 最繁琐的部分是让数组定位和填充正确，以便结果与传统的卷积函数 CONV2 一致。 CONV_FFT2 处理这些问题，为 CONV2 提供了一个可能更有效的插件替代品。 实际上，这是否更快取决于许多因素，其中最重要的是掩码（或内核）与主输入数组（通常是图像）的大小相比的大小。 较大的掩码往往会给 FFT 方法带来优势，但有必要在任何应用中进行实验测试。 对于小掩码，CONV2 或 CONVOLVE2（可从文件交换获得）可能更快。

计算 DFT 与快速内置 FFT 的基本和慢速版本。 注意：这仅用于说明目的。 不重视速度和优化

实偶函数的傅立叶变换仍为实偶函数 f(t) 0 t 0

%% 函数 [t,frequency,Power_spectrum]=fft_s(y,windowlength) %% 输入： % y：输入原始信号% windowlength：进行快速傅立叶变换的窗口长度，是一个采样频率的百分比因子，例如可以输入窗口长度% 采样频率的一半，输入 0.5，如果 fs =1000，则% 窗口是 500 个样本长度% 整形：将信号整形为窗口长度的长度。 如果你的% 信号已经被分块，否则它应该总是为零% = 1; % gr : 绘图与否（0 绘图，1 无绘图） %% 示例：[t,frequency,Power_spectrum]=fft_s(EMG,0.1,1000,1,1) %% 输出： % t : 时间% 频率 : 频率% Power_spectrum : 功率谱％％ 方法： % 用 windowlength 的 elength 分块信号并得到% 快速傅

傅立叶变换、快速傅立叶、小波变换、小波反变换的c++代码，代码里有详细注释。

利用2-D FFT（2维快速傅立叶变换），将空间域图像变换到频域，在频域进行陷波滤波，再进行2-D IFFT（2维快速傅立叶反变换）。

这是一个短时傅立叶变换的程序，代码解释清楚，适合刚入门的同学掌握短时傅立叶的变换思想。

matlab加密代码图像加密解密 使用傅里叶变换对图像进行加密和解密存储库包含用于Matlab和Python中相同操作的代码。 链接到演示文稿：

MATLAB代码设计路径 time_frequency 时频分析 + 时变阶分数傅立叶变换普 + 时变滤波 相关的毕业设计课题全部代码和论文+PPT，供各位通信、电子信息工程等相关学弟学妹参考。 论文: 哈尔滨工业大学 何亮 毕业答辩PPT: 引用代码的要求不高，请客观引用毕业论文或者下面的会议文章： @INPROCEEDINGS{Wu2002:Time, AUTHOR="Longwen Wu and Yaqin Zhao and Liang He and Shengyang He and Guanghui Ren", TITLE="A Time-varying Filtering Algorithm based on Short-time Fractional Fourier Transform", BOOKTITLE="2020 International Conference on Computing, Networking and Communications (ICNC): Wireless Networks (ICNC'20 WN)", ADDRESS="Big Islan

在计算机上实施标准 DFT 非常耗费资源。 为了实现更快、更高效的性能，发明了 FFT 算法。 重叠添加和重叠保存是两种这样的方法，它们降低了计算复杂度，尤其是对于长输入序列。