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傅立傅里叶变换的一些学习资料，希望能够给通信的初学者一些帮助，这里有PPT，word，还有短时傅立叶变换的C源码，应该是会有参考价值的。

点击按钮 一个简单的一键式Arduino库，可实现短按和长按，多次单击（双击，三次单击等）。 点击并按住也是可能的。 原始来源： : 特点：按钮单击，基本上是:) 按钮（或更确切地说，输入信号）防抖动（默认值：20 ms防抖动计时器）当前状态低有效（可以使用内部上拉电阻）高有效单击（IE信号定时）短单击（默认：单击计数在250以内） ms）长按（默认值：按住最后一秒钟至少1秒钟）短/长单击和反跳计时器的动态设置。 详细信息（无论如何还是其中一些） 短点击就是在设定的时限内（默认250毫秒）的点击次数。 长点击是指将最终点击保持“较长”时间的点击。 如建议的那样，任何先前的单击（如果适用）都必须是短单击。 （我只是想拥有很多长时间的多次点击会很无聊）。 *示例：“长双击”（如果有这样的事情）只是正常的双击，在最后一次单击时按住该按钮，然后可能会在一段时间（默认为1秒）后释放它。

STFT 给出时间信息和信号的频率信息。 我使用了在整个编程过程中显然具有相同宽度的矩形窗口。 我在 2 个不同的时间使用了 2 个频率的信号。 当您看到程序时，将看到使您对STFT更加清楚的图。 更准确地获得时间和频率信息... 随时联系@ yalluri147yella@gmail.com

上传-短时记忆的视觉编码实验报告参考.pdf

MATLAB短时傅里叶变换和morlet小波变换.rar

我国城市轨道交通已进入快速发展期,准确预测城轨交通短时客流量,对于城轨运营安全、运营效率及运营成本具有重要意义.城轨交通短时客流量由于具有强随机性、周期性、相关性及非线性的特征,浅层模型的预测精度并不理想.对此,基于深度信念网络(DBN)和支持向量回归机(SVM),提出城轨交通短时客流深层预测模型(DBN-P/GSVM),同时基于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)实现SVM的参数寻优.最后,对成都地铁火车北站客流量预测进行实例分析.结果表明,DBN-P/GSVM深度预测模型在均方误差、均方根误差、绝对误差均值及绝对百分比误差均值等方面均优于浅层模型——GA-SVM模型、PSO-SVM模型和BP神经网络模型,以及深层模型长短期记忆网络(LSTM)与LSTM-Softmax.

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为解决对混沌信号进行傅里叶变换分析后，只能得到信号中所包含的频率成分，并不能获知有关频率成分的时间局部化信息的问题，采用了短时傅里叶变换的方法，通过对短时傅里叶变换的数学公式及表达的物理意义研究后，提出了在FPGA上利用Altera公司提供的IP核资源实现短时傅里叶变换的功能，并在Modelsim软件上进行功能仿真。实验证明通过短时傅里叶变换可以对混沌信号进行很好的分析。

研究对象为白天短时睡眠时记录下来的多导睡眠生理数据,主要是为了提取睡眠过程中出现的睡眠各阶段的特征,并实现自动分期。首先,同步采集了白天20-30 min的短时睡眠过程中的脑电图(EEG)等生理数据；然后利用快速傅里叶变换(FFT)对采集到的数据进行频谱分析,提取睡眠各阶段的频域特征;最后采用支持向量机对短时睡眠数据进行自动分期。实验结果表明: FFT结合支持向量机(SVM)在短时睡眠阶段的研究中能够得到较好的分期结果。因此,通过对短时睡眠过程中浅睡眠各阶段的特征和分类结果的分析,能够为短时睡眠提供客观评