基于FFT的自适应二维DOA估计，适用于任意阵列结构

傅里叶变换生成频谱图，可用于声音识别，通过频率来判断声音

五个常用信号处理方法WVD、PWVD、SPWVD、FFT、CWT的matlab实例。偏向于初学者使用。

STM32F7通过TIM+DMA+ADC实现FFT功能，基础版本，没有使用DSP和FPU

迭代算法的具体实现过程 初始化 预处理 通过增加高次零项使将多项式的次数增加到2的幂次。 Function transform_better (a:atype):y:ytype; y:=a; 迭代过程 For k:=1 to lg n do 对数组进行恰当的合并并将结果放到数组恰当的位置。

仿真内容： 1、说明时域和频域的能量守恒（各以信号和噪声来说明） 2、说明信号不变时噪声带宽的变化对输入信噪比的影响 3、说明噪声带宽和FFT增益的关系 4、在矩形窗前提下用仿真曲线和理论分析讨论信号频点位置和FFT后输出信噪比的关系 5、说明频点位置造成的最大信噪比损失是多少 6、对于那些信噪比损失最大的频点位置通过加不同的窗函数有没有信噪比的改善 主要参数声明 噪声带宽为5MHz，噪声的概率分布：N（0，1），即均值为零、方差（功率）为1 单点频信号的频率为500kHz，采样率为10MHz，FFT点数可变（分1024、2048） 信号表达式：s(t)=A*exp(j2Πfdt+θ)，其中幅度A取1，初始相位θ为Π/6 【资源说明】 资源包共包含如下内容： MATLAB源码文件4个（1个主程序、3个自定义函数） PDF文件3个（创作声明x1、FFT增益损失理论推导x1、仿真表格x1） 【资源均属于原创、代码编写规范、注释明细可读性强、理论推导简单明了】 原创不易，感谢支持原创作品！ 2021 11 15日更新包已同步

DIF―FFT运算流图(N=8)

今天小编大家分享一篇Python FFT合成波形的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

介绍了窄带信号的产生，画出窄带信号的频谱图。

二维离散余弦变换-矩阵形式 矩阵形式 正变换:F=DfDT; 反变换：f=DTFD; 产生DCT矩阵的MATLAB函数： D=dctmtx(N);