pytorch的DCT（离散余弦变换） 该库根据pytorch中的内置FFT操作实现了DCT，从而可以在CPU和GPU上通过它进行反向传播。 有关DCT和此处使用的算法的更多信息，请参阅和的论文。 这篇也可能会有所帮助。 当前实现了以下内容： 一维DCT-I及其逆数（按比例缩放的DCT-I） 一维DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 2-D DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 3-D DCT-II及其逆数（按比例缩放的DCT-III） 安装 pip install torch-dct 要求torch>=0.4.1 （较低的版本可能还可以，但我尚未对其进行测试）。 您可以通过获取源代码运行测试并运行pytest 。 要运行测试，您还需要安装scipy 。 用法 import torch import torch_dct as dct x = tor

数字信号处理实验、C++程序、DFT、IDFT、FFT、IFFT、普通卷积、快速卷积

利用FFTW库测试CPU在计算FFT时的性能，包括编译和使用测试方法

对于采集到的麦克风声音信号的互相关的加速运算，包含了对声音信号的卷积运算互相关和使用FFT从时域转化为频域的运算以及详细步骤

图像处理傅里叶变化（FFT）和（IFFT）

以内燃机的气阀运动加速度为研究信号，对信号进行傅里叶变换，带注释易懂。附件包含气阀加速度时域数据、FFT程序。

传统的测量正弦信号参数方式往往还要将其转化为方波，且数据不够精准。但是我们通过STM32F4单片机的强大计算能力，运用FFT变换，可以直接对正弦信号直接测量。且精度更可靠。不过由于STM32F4本身的限制，信号频率大于200K之后误差就会有所增加。我这里是用的7针OLED屏显示的参数。F4系列的板子几乎都可以拿来使用。程序略显复杂，大家有什么疑问可以评论区留言。目前程序我已经用在了项目里。所以，大家完全可以放心程序的可靠性。F4系列的可直接拿来用。F1系列的板子则需要微调一下。

Matlab中快速傅里叶变换FFT结果的物理意义-Matlab中快速傅里叶变换FFT结果的物理意义.doc Matlab中快速傅里叶变换FFT结果的物理意义。 小白级解说， 新手可以看看。:lol

本代码实现了两种FFT算法，并做了简单的显示

一维快速傅里叶变换FFT的C++实现，里面是FFT1.cpp函数，用于进行一维数组的FFT。有详细的注释和说明。