设置频率为10Hz，采样率为100Hz，样本数为100，对其求频谱，频谱图可以看到有两个波峰，一个位于10Hz，另一个位于90Hz，90Hz处的波峰实际上是10Hz处的波峰的负值。因为信号同时显示了正负频率，所以称为双边FFT。 因为FFT含有正负频率的信息，对其进行修改，修改后只显示一半的FFT采样点(正频率部分)，因此这种方法叫做单边FFT，单边FFT只显示正频部分。注意要把正频分量的幅值乘以2才能得到正确的幅值，但直流分量保持不变。

# 离散时间信号的FFT # FFT 的幅度# FFT 相位

这个是利用IP内核写的fft，建议私人不要下载（不过里面还有其他可参考的文件），youIP核的人可以下载参考

利用verilog语言完成FFT变换的应用

意法半导体官方 dsp库，适用于stm32f103系列，修正了采样256点和1024点时汇编的bug,可以调用汇编写成的函数进行基4的fft运算

基于频谱分析的EAS门道检测器的设计与实现，吴扬，，阐述了谐波EAS系统中门道检测器的工作原理，分析了传统门道检测器的缺点，提出了以信号频谱分析为基础的标签检测方法，给出了硬件

Taylor Series 与 Fourier Series（泰勒级数与傅里叶级数） Fourier Transform（傅里叶变换） Discrete-Time Fourier Transform（离散时间傅里叶变换） Discrete Fourier Transform（离散傅里叶变换） Fast Fourier Transform（快速傅里叶变换） 利用FFT求解PDE

DFT的matlab源代码英尺 这是任意长度的FFT实现。 这包括Cooley-Tukey FFT（如果大小为2的幂，则使用）和Bluestein FFT（用作后备）。 例子 复合DFT / IDFT import DFT from "fft" ; const size = 1000 ; const dft = new DFT ( size ) ; const xr = dft . createVec ( "Float64Array" ) ; // Float32Array and Array are also OK. const xi = dft . createVec ( "Float64Array" ) ; // The instance of xr and xi must be the same. for ( let t = 0 ; t < 1000 ; t ++ ) { xr [ t ] = Math . random ( ) ; xi [ t ] = Math . random ( ) ; } const [ Xr , Xi ] = dft . complexDFT ( x

关于该资源的详细描述，请参考本博主的博客文章：https://blog.csdn.net/qq_36584460/article/details/124002364

可以直接使用的c语言实现FFT快速傅里叶变换，其中注释非常详尽，每个c复数函数的参数都带注解，资源分为fft.c和fft.h，在fft.h中直接给出了代码使用例子。还提供了fft_test.c测试代码和matlab代码，比较c实现的fft和matlab自带的FFT结果。