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。

运行了几个机器学习模型，根据DEAP数据集对4种维度的情绪进行分类：唤醒、效价、喜欢/不喜欢和支配。使用了两种类型的特征提取工具：快速傅立叶变换（FFT）和连续小波变换（CWT），并比较了它们在情绪分类任务中的结果。 将FFT和CWT分别结合CNN，并进行对比，最终与普通的机器学习模型做对比， 本项目实现了： 1. 模拟和实验模型设置的细节，以及详细介绍了使用的超参数，并介绍了所有模型的细节。 2. 介绍并讨论从运行FFT和CWT特征提取算法的模型中获得的结果，以及与其他最先进（SOTA）模型的比较。 3. 总结报告，并讨论了未来在脑电信号处理领域中使用深度学习技术来缓解数据非平稳性的工作。还将讨论处理EEG信号的其他方法。

C5505_FFT_DEMO 硬件FFT例程

fft ip核 练习工程 vivado2018.3/modelsim se10.7