关于傅里叶变换，这么一个神奇的变换，其基本原理和应用在教科书、网络上漫天飞舞，这里就不赘述了，以免有凑字数的嫌疑。前面的例子我们已经使用Matlab和Vivado的FFT IP核进行了初步的验证，掌握的FFT/IFFT IP核的脾气，那么接下来我们要玩点真的了，基于我们STAR/SF-AT7板采集到的MT9V034图像，我们要进行每个行的FFT和IFFT变换，当然，生成的FFT结果我们可以进行必要的滤波，然后再进行IFFT查看滤波效果。

本论文主要介绍了FPGA及其浮点性能和设计流程，以及OpenCL的使用，高性能理想的算法是CHolesky分解，要活得的合理的结果总是要求浮点数值表示，FPGA更适合解决数据规模较小的问题，因此要优化实现复数浮点数的计算。

基于matlab的定点FFT算法实现，详细看文章说明

0 引言 　　在电力系统中，无功功率是影响电压稳定的一个重要因素，无功补偿是保证电力系统高效可靠运行的有效措施之一。要取得无功补偿的最佳效果，必须准确地测量出有功功率和无功功率。本文基于非正弦周期信号的无功功率理论，采用快速傅里叶算法，测量有功功率和无功功率，精确的计算，可以有效地提高投切精度，简化投切策略，但其缺点是计算量较大，单片机系统的计算速度远不能满足要求，然而DSP的应用则解决了计算量大，计算速度慢的问题。 　　傅里叶变换是建立在同步采样的基础上的，要求整周期截取信号，并严格等间隔采样，所以必须保证采样信号和实际信号严格同步即采样频率是信号频率的整数倍，否则将出现频谱泄露，使傅里

STM32F1系列单片机上面实现FFT源码，精度较高。

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128点的基2-FFT算法,挺好的，网上找的

二维图像的快速傅里叶变换与逆变换函数，编译通过。

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