0 引 言
数字信号处理领域中FFT算法有着广泛的应用。目前现有的文献大多致力于研究利用FFT算法做有关信号处理、参数估计、F+FT蝶形运算单元与地址单元设计、不同算法的FFT实现以及FFT模型优化等方面。而FPGA厂商Altera公司和Xilinx公司都研制了FFT IP核，性能非常优越。在FFT的硬件实现中，需要考虑的不仅仅是算法运算量，更重要的是算法的复杂性、规整性和模块化，而有关利用FFT IP核实现FFT算法却涉及不多。这里从Altera IP核出发，建立了基4算法的512点FFT工程，对不同参数设置造成的误差问题进行分析，并在EP2C70F896C8器件上进行基于Quartu
2022-08-01 14:17:02
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已知现有图像尺寸128*128，及范围在1.1-1.9之间的9个不同拉伸系数，在对现有的图像进行不同拉伸后，测试将图像转到频域对拉伸变换后的图像进行重采样因子(拉伸系数)估计，算法通过将对图像的每一行进行二阶差分信号的方差估计，然后对其进行傅里叶变换映射到频域，针对DFT信号中尖峰的位置估计重采样因子。
通过频率估计拉伸字数，并求取估计误差，记录估计正确数量
适合研究插值算法、FFT算法应用的新手小白
2022-07-24 19:05:49
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归档文件包内包含：
Qt里超级好用的画图工具包 qwt；
功能强大的音频库软件包 alsa；
最好用、最快速的傅立叶算法库文件包 FFT；
2022-07-23 16:58:37
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DFT的matlab源代码vu_meter
这是一个简单的基于FPGA的FFT音频信号分析仪。
该项目使用Intel-Altera
Quartus
Prime
16.1进行，并在Terasic的DE2-115板上实现。
我使用了由Carnegie
Mellon
University（）的Spiral
Project生成的IP内核。
该项目主要以VHDL编写，只有少数例外（用于ILI9341
TFT显示屏的SystemVerilog，用于I2S音频芯片的Verilog）。
它有什么作用？
使用板载I2S芯片以48
kHz（实际上为50
kHz）采样率和24位垂直分辨率获取音频样本（来自左声道的1024个16位字）。
仅MSB
16位用于计算。
汉宁窗口功能应用于存储在片上存储器中的样本。
将整数样本转换为IEE-754格式，再乘以适当的系数，然后再次转换为整数格式。
使用Spiral项目的DFT
IP内核计算频谱，频谱分辨率约为25kHz
/
511
=
48.9
Hz
/点/
bin。
转换为IEE-754浮点格式后，将为每个光谱点计算log10。
此处的值将按比例缩放以适合TFT显示
2022-07-20 21:19:02
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