该工具多用做频谱分析，将FPGA采集到的ADC数据导入到waveision里做fft变换（同时可以做时域分析），直接可以得到频点、频点的幅度、该信号的SNR、SFDR、ENOB等多个信息。

exe文件直接运行后可以拿到文档和工具箱，Matlab高阶频谱分析工具箱（完整版：m文件和说明文档） 傅里叶变换 FFT分析

可以用fft实现互相关计算，c语言实现，速度更快，易于硬件实现

DFT的matlab源代码fft_simd 一个简单的演示演示了如何使用SIMD（单指令多数据）来优化和加速FFT算法。 任务1.使用C ++实现标准DFT算法。 看 任务2.使用Cooley-Tukey FFT算法重写DFT。 看 任务3.使用SIMD加速FFT算法。 请参阅此页中的问题。 任务4.在这些算法之间进行比较耗时的对比。如下表所示： 算法 时间消耗 标准dft 606毫秒 快速傅立叶变换 74毫秒（异位算法），7毫秒（原位） 使用SIMD进行FFT 1.011毫秒 SIMD简介 推荐人。 选择了SIMD指令 我们在此项目中使用SSE2。 SSE2（流式SIMD扩展2）是Intel SIMD之一，由于其MMX严格标准从64位扩展到128位，它支持两个双精度浮点运算。 SIMD指令练习 为了熟悉SSE2指令，我们使用SSE2作为练习来计算复数乘法。 复数乘法可以描述如下： $$如果A = a + b j，B = c + d j，则A * B =（ac-bd）+（bc + ad）* j $$ 我们使用一个图来总结和描述使用SSE2的复杂乘法： 您可以在项目的complex_mu

有关图像的fft在matlab中的应用，是自己整理的，pdf格式，自己只是初学者

该程序是用labview2010实现的信号各阶循环累积量的原创程序。分别利用定义法和FFT快速法两种方法实现。

matlab 设计gui 关于zoomfft的相关代码

快速傅里叶变换 大纲 Javascript 中的 FFT 代码和演示。 显示正向、逆向和半长实数变换。 实值信号到复数 对于实值信号，我们必须将其填充为复数信号并将虚项归零。 在下面的图表中，您可以看到创建一系列新复数值的步骤。 蓝色是真实的，红色是虚构的。 复数正向 FFT 和幅度 下面显示了复信号的复正向变换和幅度。 全长逆变换 通过反向应用 FFT 和重新缩放，可以将复信号的变换逆变换回原始信号。 由于浮点数学的精度有限，因此轴会因数学错误而略有变化。 将真实信号打包成半复数 作为显着的效率改进，仅由实数组成的信号可以被砍成两半，偶数 n 放置在实部中，奇数 n 放置在半长复数变换的复数部分中。 打包实信号的半长 FFT 半实数变换允许将实数变换分解为半长复数信号并通过半长变换进行变换。 根据处理器的不同，这可能会显着提高效率，而不仅仅是将日期长度减半可能表明的效率更高。 半长逆变换

对代码中的卡尔曼滤波器进行修改，使用无迹卡尔曼滤波器，进行室内定位

MATLAB中比较常用的一个函数，也是进行信号处理中比较重要的信号分析手段，应用的时候直接调用该函数，输入信号和采样频率，返回输出的频率与幅值打印即可。