熨斗研究所非均匀快速傅立叶变换库：FINUFFT 主要作者Alex H. Barnett ，主要联合开发者Jeremy F. Magland，Ludvig af Klinteberg，Yu-huan“ Melody” Shih，Andrea Malleo，Libin Lu和JoakimAndén； 有关docs/ackn.rst的完整列表，请参阅docs/ackn.rst 。 这是一个轻量级的库，用于在一维，二维或三个维度上以指定的精度计算三种标准类型的非均匀FFT。 它是用C ++编写的，具有与C，Fortran，MATLAB / octave和python的接口。 Julia界面也存在。 请参阅或等效的。 你也将要看到的目录例子的代码examples ， test ， fortran ， matlab/test和python/test 。 如果您无法编译或无法进行pip安装，请尝

很好的一本关于傅立叶变换的课本，适合通讯，电子，物理电子等相关专业学生，当然了，是英文版的，需要硬着头皮看了。

盲水印 这是用Python2.7编写的 用法 python encode.py --image < image> --watermark < watermark> --result < result> python decode.py --original < original> --image < image> --result < result> Use --alpha to change the alpha (default 5.0). 例子 编码： 原始图片 水印 python encode.py --image ori.png --watermark watermark.png --result res.png 结果 解码： python decode.py --original ori

x(n)=cos⁡(0.5πn)+0.2sin(0.2πn),n=0,⋯9，求出x(n)的离散傅立叶变换，并画出其幅度谱

随着新系统雷达的实际使用，复杂雷达信号的特性正在发生变化和发展。 一维变换域的传统分析方法已不再适用于现代雷达信号处理，有必要在二维变换域中寻求新的方法。 时频分析方法是二维转换领域中使用最广泛的方法。 本文针对典型雷达侦察线性调频信号的时频变换，研究了短时傅立叶变换和维格纳-维勒分布的两种典型时频分析方法，针对精度低，灵敏度高的问题。针对信号噪声的常见方法，提出了改进的小波变换算法。

用浅显易懂的语言和生动的图示来介绍傅立叶变换

DFT的matlab源代码快速傅立叶变换可视化 使用OpenCL用C ++编写的程序，以学习如何在不同信号上使用FFT 这是什么？ 应用程序创建主要用于OpenCL学习目的。 适用于正向和反向或谐波或多谐波信号。 用数学符号表示： DFT和逆DFT X(j) = ∑ x(i) * e +2πij/N / N X(j) = ∑ X(i) * e -2πij/N 创建于： 和 v1.2 如何建造 要求： OpenGL> = 4.2，否则： 在）中更改kOpenGlVersion和kGlslVersion 更改API版本 支持C ++ 20标准的C ++编译器 CMake的> = 3.15 否则，请尝试更改VERSION 已安装的库 安装的OpenCL环境： 对于AMD — 对于Nvidia — 对于英特尔— 警告！：项目依赖项将近100 MB 使用子模块克隆项目（选择存储库之一）： git clone https://github.com/ValeryKameko/fast-fourier-transform-visualization --recurse-submodules git c

DIT（时间抽取）和 DIF（频率抽取）算法是实现快速傅立叶变换 (FFT) 的两种不同方式，从而减少了 DFT 算法使用的计算总数，并使过程更快且对设备友好。 在这些程序文件中，我们只需要输入矩阵'x'。如果输入是2的倍数，则矩阵将原样作为输入；否则将补零到最接近的2的倍数（因为正在实施 RADIX-2 算法）及其相应的输出（DIT/DIF）将显示在命令窗口中。

使用实时编辑器和 FFT 分析 3 个信号

FDSURFFT 计算表面图像 im 的分形维数（斜率）并绘制斜率和截距的玫瑰图。