图像时频变换DCT FFT DWT WHT的C#源码

DSP实验4 快速傅立叶变换(FFT)

通过STM32F407进行AD采集DMA方式进行FFT计算。调用了复位校准函数ADC_ResetCalibration()以及开始校准函数ADC_StartCalibration(),必须检查标志位等待校准完成,确保完成后才开始ADC转换.(建议是每次上电后都校准一次咯) 。ADC_SoftwareStartConvCmd配置ADC1的模式为软件触发方式. 调用这个函数之后,ADC就开始进行转换了,每次转换完成后,由DMA控制器把转换从ADC数据寄存器(ADC_DR)中转移到变量ADC_ConvertedValue中,当DMA传输完成后,在main函数中使用 ADC_ConvertedValue的内容就是ADC的转换值了. 计算电压值: 在main 函数中,ADC_ConvertedValueLoca是一个float类型变量,它保存了有转换值计算出来的电压值,计算的公式是ADC通用的 实际电压 = ADC转换值*LSB LSB为Vref+接的参考电压/ADC的精度( LSB =3.3/2的12次方) PS: 这里面ADC_ConvertedValue是用volatile修饰的,用 volatile 声明的类型变量表示可以被某些编译器未知的因素更改，比如:操作系统、硬件或者其它线程等。因为 ADC_ConvertedValue 这个变量值随时都是会被 DMA 控制器改变的，所以用 volatile 来修饰它，确保每次读取到的都是实时的 。

针对典型序列，用C语言编程实现基-2FFT算法，并与MATLAB自带的FFT函数的计算结果进行比较。

该文档主要是利用C语言来实现信号数据的FFT变换的程序方法

利用c语言实现的快速离散傅里叶变换，代码都是自己写的，绝无copy!

本代码为用DSP5416实现FFT算法，代码算法简单，标注清晰，易于初学者学习。

快速傅里叶变换，频谱分析，2种对照，正弦信号，作图

DFT的matlab源代码FPGA_AudioVisualizer 用于高效且可扩展的DFT计算器的Verilog代码（使用FFT算法）。 打算在Intel DE10-Lite FPGA开发板上实现。 从外部麦克风读取音频数据，并在VGA监视器上显示频率分量。 该项目的灵感来自于Kenny Chan的同名仓库（@ kennych418），来自麦克风转换器和VGA发生器的Verilog部分直接来自他的项目。 FFT处理器的体系结构是从纸上得出的。 跑步 创建一个新的Quartus项目，选择您要使用的设备，并将此存储库中的文件（此自述文件除外）导入该项目。 单击分配->设备，然后单击设备和引脚选项。 选择左侧的“配置”选项，对于“配置”模式，选择“带有内存初始化的单个未压缩映像”。 打开twiddle_script.py文件和编辑DATA_WIDTH你将在FFT计算承载的比特数，并编辑addr_width登录2（S），其中S是要采取的样本数量。 在您的项目文件夹中运行此脚本将生成rom_r_init.txt和rom_i_init.txt ，它们用于初始化ROM，这些ROM保留用于FFT计算

关于TI芯片中如何使用FFT库文件等相关资料