----------------------------- 更新：添加了易于使用的 GUI ----------------------------- [Px,freq]=averfft(sig,Noct,Nfft) sig = 时域数据（例如音频文件）； Noct = 平滑的倍频程分辨率（例如 Noct=3 导致 1/3-oct. 平滑）， 默认值为 0； Nfft = FFT 分辨率，默认值为 8192； 采样频率假定为 44.1 kHz。 如果未定义输出，则 averfft 绘制频谱。

FFT将信息量集中在了矩阵的四个角上，这一特性导致了图像中信息量的分散，相比于将信息量集中在一个角的DCT变化，FFT变换的压缩性能较差。将系数矩阵转换为极坐标形式，可见中心附近较亮。中心附近为低频信息，距中心较远的为高频信息。但边缘附近也有较多的能量分布。 FFT变换有两种量化方法，第一种是对FFT系数矩阵进行线性量化(量化方式同整幅DCT变换方法的量化方式)，第二种是对FFT系数矩阵进行非线性量化(以直角系系数矩阵中心为圆心进行量化)。 实验中对线性量化与非线性量化方式都进行了尝试，但因为线性量化会损失大量的频域信息，导致还原出的图像质量很差，在实际应用中不能采取该方式进行量化；而非线性量化可以极大的避免大量频域信息的损失，很好的符合了FFT系数矩阵中能量集中在四个角的特性，还原出的图像质量高，因此本报告中只选用非线性量化方式。 算法流程 1. 将图像进行FFT变换得到FFT系数矩阵。 2. 以FFT系数矩阵中心为圆心，分别以不同的半径将圆内系数置为零。 3. 将量化后的FFT系数矩阵进行IFFT变换还原图像。

matlab编写fft函数代码

对一段采样信号做FFT，得到其包含的谐波成分 可以知道一段信号包含什么频率的谐波；以及各次谐波含量有多少 （MATLAB程序）

FFT算法思想.docx

sinx 正弦信号 FFT计算 VC++ MFC 正弦信号的FFT计算! 基于VC++6.0的FFT计算，并且能够现实图形！

这是受到 python/numpy 的 fftfreq 函数的启发。 如果指定了alias_dt，则这里有一个附加功能，如果原始信号以较慢的速率（更长的周期）进行二次采样，则返回的频率是折叠（混叠）频率。

基于C++实现FFT ——数字信号处理 ，现成的序列有：正弦 三角 矩形 采样

FFT算法解释的挺清晰的一个说明文档，有注释和解释的文字。

FFT算法在FPGA上的verilog实现 详解 Implementation of Fast Fourier Transform (FFT) on FPGA using Verilog HDL