SAR影像的傅里叶变换，通过对SAR影像的处理来获取频谱图

详细介绍了数字信号处理中用FFT作谱分析

dsp C6748 可用， FFT幅值谱 调用了DSP官方库函数实现的加速度幅值谱，未做频域积分，可运行，压缩包包含代码和需要的.ILB文件

8点基2时间抽取FFT算法流图 X1[0] X1[1] X1[2] X1[3] X2[0] X2[1] X2[2] X2[3] X [0] X [1] X [2] X [3] X [4] X [5] X [6] X [7] -1 -1 -1 -1 4点DFT 4点DFT x[0] x[2] x[4] x[6] x[1] x[3] x[5] x[7]

本文介绍了一种基于Xilinx IP核的FFT算法的设计与实现方法。在分析FFT算法模块图的基础上，以Xilinx Spartan-3A DSP系列FPGA为平台，通过调用FFT IP核，验证FFT算法在中低端FPGA中的可行性和可靠性。

本文实例为大家分享了python傅里叶变换FFT绘制频谱图的具体代码，供大家参考，具体内容如下 频谱图的横轴表示的是 频率， 纵轴表示的是振幅 #coding=gbk import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #依据快速傅里叶算法得到信号的频域 def test_fft(): sampling_rate = 8000 #采样率 fft_size = 8000 #FFT长度 t = np.arange(0, 1.0, 1.0/sampling_rate) x = np.sin(2*n

STM32F407-24G-V1.70(DSP FIR FFT)，STM32F4，24GHz微波模块傅里叶变换测距，ADC高速采样，时域到频域的转换

使用快速傅里叶变换FFT实现带有高斯白噪声的信号的频谱估计

matlab fft 代码 1D-4096-FFT-with-CUDA 实测FFT算法在Maxwell架构上恰好处于计算密集和访存密集两类算法之间， 在做到足够优化的情况下，计算时间可以掩盖访存时间。 本项目使用Stockham结构实现并行FFT算法，达到与cuFFT一致的速度。 通过整合kernel，可实现比调用cuFFT更快的算法整体执行速度。 另外cuFFT分配了用户不可访问的显存空间，本项目避免了这一问题。 项目中测试了8192组4096点时域递增数的一维FFT计算。 结果保存于一个txt文件，可用MATLAB对比验证。 暂给出4096点FFT实现代码，文档请联系作者。 运行环境为WIN7 x64 + CUDA 7.5。

快速傅立叶变换(FFT)作为时域和频域转换的基本运算，是数字谱分析的必要前提。传统的FFT使用软件或DSP实现，高速处理时实时性较难满足。FPGA是直接由硬件实现的，其内部结构规则简单，通常可以容纳很多相同的运算单元，因此FPGA在作指定运算时，速度会远远高于通用的DSP芯片。FFT运算结构相对比较简单和固定，适于用FPGA进行硬件实现，并且能兼顾速度及灵活性。本文介绍了一种通用的可以在FPGA上实现32点FFT变换的方法。