FTT.m快速傅里叶变换

上世纪60年代，快速傅里叶变换算法被提出就被人们广泛关注。现在已经成熟地应用于传感器、医学成像、频谱识别、GPS导航、语音信号处理等领域。但国内外依然从FFT系统的成本、功耗、吞吐量、精度等方面进行了大量改进。本文从算法优化、系统设计、子模块优化的角度总结了近几年的文献。参考文献也一并上传了，供大家研读。

FFT is a fast Fourier transform (FFT) is an efficient algorithm to compute the discrete Fourier transform (DFT) and its inverse. This algorithm is implemented in Java

快速傅里叶变换库，速度很快，VS中配置详情见博客： https://blog.csdn.net/wlwdecs_dn/article/details/108682522

稀疏快速傅里叶变换算法

基于FFT加速插值的t-SNE（FIt-SNE） 介绍 t随机邻域嵌入（ ）是一种成功的用于降维和可视化高维数据集的方法。 t-SNE的一种流行是使用Barnes-Hut算法在每次梯度下降迭代时近似梯度。 我们加快了实现过程，如下所示： N体模拟的计算：我们不是使用Barnes-Hut逼近N体模拟，而是插值到等距网格上并使用FFT进行卷积，从而显着减少了每次梯度下降迭代时计算梯度的时间。 有关其工作原理的一些直观信息，请参见。 输入相似度的计算：我们不是使用优势点树来计算最近的邻居，而是使用库来近似最近的邻居。 邻居查找是多线程的，以利用具有多个内核的计算机。 与严格的``最近''邻居相比，使用``近''邻居更快，但也具有平滑效果，这对于嵌入某些数据集很有用（请参阅 ）。 如果需要细微的细节（例如，在识别小型集群中），请使用有利点树（在此实现中也是多线程的）。 查看我们的或以获取更

快速数论变换，里面有1、FFT快速傅立叶变换 2、FNT费马数变换3、NTT数论变换4、CRT中国剩余定理（孙子定理）及其它一些变换方法

基于单片机的快速傅里叶变换（FFT）程序，软件仿真通过的，128点浮点型运算在25M时钟的情况下，耗时低于100MS,适用于音频频谱分析

快速傅里叶变换FFT算法完整实现C++代码 附带详细注释和数十组测试数据

快速傅里叶变换和卷积算法(中文版）学算法的可以好好看看