对8位、24位bmp图像进行基2FFT，包括选择通道。

在这个压缩文件中包含了一个FFT类以及一个复数类，实现了快速傅里叶变换及其反变换（FFT和IFFT）以及复数的运算。综合考虑各细节使碟形算法达到最高的效率。头文件中还包括了FFT类的使用方法。 此算法的准确性经过多人多次验证，已是毋庸置疑了。上传此文件是希望帮助正在学习的同志加速开发，以及希望高手们看完后不吝赐教。

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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。

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4、傅里叶变换去噪 一般而言，真实信号的频率较低，而噪声的频率比较高。傅立叶变换可以将信号中不同频率的波形分解成不同频率的三角波，表示为某个频率对应某个幅值。 最简单的傅立叶变换滤波就是将高于某个设定值的频率对应的幅值改为0，然后重构原信号，即达到滤波效果。 另外由于大部分噪声是加性噪声才这么做的，因为傅立叶变换是一种线性变换。

为了在弱光条件下由光场的强度分布求得其相位分布，利用分数阶傅里叶变换与光学系统之间的关系，基于Gerchberg-Saxton算法研究了Zernike相差的恢复问题，并进行了数值模拟。通过研究分数阶傅里叶变换与菲涅耳衍射之间的关系，改进了Lohmann光学系统；基于小波理论初步分析了菲涅耳近场与远场输出面对高频和低频成分恢复效果的影响。数值模拟结果表明该算法有良好的收敛性和恢复精度，均方根误差(RMSE)值均保持在0.15λ(λ为光波长)以下，且位于菲涅耳衍射近场的输出面对相位的高频部分恢复效果较好，位于远场的输出面对低频部分恢复效果较好。

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提出改进的快速TLS-ESPRIT（全局最小二乘子空间旋转不变）算法，其在TLS-ESPRIT算法的基础上，通过降低奇异值分解维数，减小了计算量，并对计算结果不产生影响，可高精度地辨识电力系统中任意组合谐波和间谐波的频率、幅值和相位参数信息。在采样间隔10 μs、采样2 000点的实验条件下，用仿真信号（含均方差为1的白噪声）和实际牵引变电站监测信号进行间谐波分析试验，结果表明，该方法具有良好的频率分辨率和抗噪声能力，能够在较短的数据窗内有效地辨识出信号中的主要谐波和间谐波分量，计算误差小于0.5 %；并且算法仅对周期信号敏感，不受频谱泄漏影响，实用性强。

（2）频域卷积性质：由 卷积特性说明：傅里叶变换可以将时域的卷积运算转换成频域中的乘法运算；也可以将时域的乘法运算转换成频域中的卷积运算。由于时域卷积是求解系统零状态响应的重要手段，因此，时域卷积性质为分析这种响应的频谱提供了方便。