DFT的matlab源代码kfr-fft 高度优化的FFT KFR是快速，现代的C ++ DSP框架，DFT / FFT，音频重采样，FIR / IIR滤波，Biquad，矢量函数（SSE，AVX） 特征 FFT针对SSE2，SSE3，SSE4.x，AVX和AVX2处理器进行了优化 双精度和单精度 表演 FFT（双精度，大小范围从1024到16777216）有关基准测试过程的详细信息，请参见。 先决条件 macOS：XCode 6.3、6.4、7.x，8.x Windows：MinGW 5.2和Clang 3.7或更高版本 Ubuntu：GCC 5.1和Clang 3.7或更高版本 CoMeta元编程库（已包含） 测验 执行build.py以运行测试或从tests目录手动运行测试 在以下系统上测试： OS X 10.11.4 / AppleClang 7.3.0.7030031 Ubuntu 14.04 / gcc-5（Ubuntu 5.3.0-3ubuntu1〜14.04）5.3.0 20151204 / clang版本3.8.0（tags / RELEASE_380 / final

西电 数字信号处理 第二次上机报告 DFT 基2 DIT-FFT matlab代码

DFT的matlab源代码DFTD3 这是S. Grimme及其同事的重新包装版本。 原始程序（V3.1 Rev 1）已于2016-04-03下载。 它已转换为自由格式，并封装到模块中。 来源分为两部分： 具有核心功能的库。 希望使用DFT-D3方法计算色散的第三方应用程序可以直接使用此功能。 命令行工具DFTD3和命令行工具本身必需的其他扩展。 更新了dftd3代码，以包括经过改装/修改的Sherrill和同事的零和BJ阻尼D3版本（-bjm和-zerom）（功能对应于V3.2 Rev0） 汇编 编辑文件make.arch以反映您的编译器和链接器。 然后，您可以发出以下命令之一： make lib ：在lib /目录中构建库libdftd3.a和必需的模块文件（* .mod）。 make dftd3 ：在目录prg /中构建可执行文件dftd3。 make testapi ：为目录test /中的库（testapi）构建一个简单的测试器。 该测试仪的源代码演示了第三方代码如何使用该库。 如果仅发出make ，则将编译所有三个目标。 学分 使用库或dftd3工具时，请引用： S.Gri

DFT的matlab源代码D3色散模型 dftd3简单直接替换。 该程序提供了DFT-D3色散校正的小型且易于使用的实现（请参阅和了解详细信息）。 它主要基于程序，并从中的实施中借用了一两个想法。 安装 conda包装 这个项目是为conda软件包管理器打包的，可以在conda-forge频道上找到。 要安装conda软件包管理器，我们建议安装程序。 如果conda-forge频道尚未启用，请使用以下命令将其添加到您的频道中 conda config --add channels conda-forge 启用conda-forge频道后，可以使用以下方法安装该项目： conda install simple-dftd3 可以使用以下命令列出平台上可用的所有版本： conda search simple-dftd3 --channel conda-forge 现在您可以使用s-dftd3 。 从源头建造 要从此存储库中的源代码构建该项目，您需要 支持Fortran 2008的Fortran编译器 版本0.53或更高版本 构建系统后端，即1.7版或更高版本 可选的依赖项是 BLAS（通过-

此脚本用于发布具有相同标题的帖子： http://www.mshalin.com/blog/?p=467 ，我试图澄清在计算 DFT（通过 FFT 算法）中所做的假设。 这些假设具有重要的后果。 此脚本以从实偶函数获得实偶傅立叶/逆傅里叶变换为例。

在快速傅里叶变换(FFT)粗估计的基础上，通过曲线拟合，得到一种实现简单的次优高精度频率估计算法。现有的精确估计算法多采用FFT输出的幅度信息，或是FFT的复数输出进行精确估计。本文提出了利用幅度平方信息做精确估计的算法，有效地简化了运算复杂度，实现结构简单。通过仿真验证了本算法在低信噪比下也具有较高的估计精度。

DFT的matlab源代码ElemNet ElemNet是一个深层神经网络模型，仅将元素组成作为输入，并利用人工智能自动捕获基本化学成分以预测材料性能。 ElemNet可以自动学习不同元素之间的化学相互作用和相似性，这使得它甚至比传统的基于物理属性学习领域知识的机器学习模型更准确地预测训练数据集中不存在的化学系统的相图。 该存储库包含用于执行数据处理，模型训练和分析的代码，以及经过训练的模型。 如果您有大型数据集（例如OQMD），则应从头开始训练模型。 否则，对于较小的DFT计算或实验数据集，最好使用从预训练模型中进行的转移学习来训练模型，如下所示。 安装要求 重复使用这些环境的基本要求是Python 3.6.3 Jupyter环境，其中的软件包列在requirements.txt 。 某些分析需要使用，而Java需要Java JDK 1.7或更高版本。 参见[喜p文档以了解详细信息]。 源文件 培训ElemNet模型的代码以及在我们的工作中[1]产生的经过训练的模型都可以在上找到。 其他文件夹包含与为表征ElemNet而执行的不同分析相关联的脚本。 分析笔记本应该是自描述的，在其他情

DFT的matlab源代码基于语音的登录系统 此项目使用语音作为度量标准，以根据从梅尔频率倒谱系数（MFCC）获得的系数训练的高斯混合模型（GMM）模型来授权登录 训练 首先清洁语音样本，以消除不必要的噪音。 为每个样本计算MFCC，然后进行离散傅立叶变换（DFT）和对数变换，GMM使用数据将基于MFCC值的语音样本进行聚类。 部署方式 该项目在Django上运行。 Web界面提示用户讲话。 然后，将录制的语音与训练有素的GMM模型进行匹配，以找到适合的最佳群集。 如果匹配高于某个阈值（例如90％），则授权用户。 改进之处 必须注意降低噪音 从录音中区分出实际声音 更好地了解GMM和制造的集群（集群的可视化） 增强模型训练（具有更多数据集） 尝试为MFCC使用不同的过滤器值

DFT的matlab源代码时间序列数学库 概述 该库的目的是为时序分析和信号处理提供优化的算法。 特征 筛选条件： 移动平均滤波器 指数移动平均滤波器 规范化器： Z归一化 最小-最大归一化 表示形式： 不可逆的 TESPAR DZ 矩阵配置文件 完全加入 自我加入：STOMP，STAMP，SCRIMP 逐段地 分段总逼近（PAA） 分段线性聚合近似（PLAA） 自适应分段常数逼近（APCA） 具有线性（PLA），二次（PQA）或其他类型曲线拟合功能的分段曲线拟合逼近 象征性的 符号聚合近似（SAX） 可索引符号聚集近似（iSAX） 光谱 离散傅立叶变换（DFT） 离散余弦变换（DCT） 离散切比雪夫变换（DChT） 小波离散Haar小波变换（DWT） 测量： 动态时间规整（DTW） 最长公共子序列（LCSS） 在实际序列上编辑距离（EDR） 使用实际罚分（ERP）编辑距离 均匀缩放 缩放和扭曲匹配（在统一缩放中使用DTW） 其他 用于（自适应SAX / iSAX）的自适应分布分配器 复杂度不变距离 用法 将以下依赖项添加到您的Maven项目中。 < dependency > < gr

离散傅里叶级数，离散傅里叶变换及逆傅里叶变换的实现。