包含一维及二维离散傅里叶变换源码，封装完整，代码整洁。

自行设计一幅图像，验证离散傅立叶变换的性质，如： 频谱图中高频分量迅速衰减，可分离性，平移，周期性与共 轭对称性，旋转、线性和比例性，平均值。

对离散傅里叶变换快速算法的经典讲解（非常易懂）这里对离散傅里叶变换DFT的的快速算法做了详尽的解释，方便想了解此算法的同学快速掌握它

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matlab离散傅里叶变换平滑代码数字信号处理实验室代码 Matlab代码，用于DFT，IDFT，脉冲，采样定理，自相关，线性和圆形卷积等功能。 DFT 离散傅里叶变换（DFT）是用于数字信号处理中数值计算的主要变换。 它非常广泛地用于频谱分析，快速卷积和许多其他应用。 DFT将N个离散时间样本转换为相同数量的离散频率样本，并定义为 DFT之所以被广泛使用，部分原因是它可以使用快速傅立叶变换（FFT）算法非常有效地进行计算。 代号 逆DFT（IDFT）将N个离散频率样本转换为相同数量的离散时间样本。 IDFT的形式与DFT非常相似，因此也可以使用FFT高效地进行计算。 冲动 在信号处理中，动态系统的脉冲响应或脉冲响应函数（IRF）是动态系统的输出，当出现短暂输入信号（称为脉冲）时。 更一般地，脉冲响应是任何动态系统对某些外部变化的React。 采样定理 连续时间信号可以在其样本中表示，并且可以在采样频率fs大于或等于消息信号的最高频率分量的两倍（即fs≥2fm）时恢复。 自相关 自相关，也称为串行相关，是信号与自身的延迟副本之间的相关关系，它是延迟的函数。 非正式地，这是观察之间的相似

imreg_dft 项目状态 imreg_dft已达到稳定状态。 这意味着，尽管您不会看到很多提交，但该项目并未结束，没有任何未解决的问题，人们也没有抱怨。 计划在2017年第3季度增加一些完善的功能。 在那之前，我将花时间在-如果您编写Shell脚本，则可能要检查一下。 概述 使用离散傅立叶变换进行图像配准。 给定两张图像， imreg_dft可以计算缩放比例，旋转的角度和所成像特征的位置。 有了您的要求，您可以在大约五分钟内开始对齐图像！ 查看 （出血边缘）或 （带有图像）上的文档。 如果您是教育过程中与阶段相关性相关的一部分（无论您是学生还是老师，都ird-show ），那么imreg_dft项目中的ird-show实用程序可以帮助您理解（或解释）相位相关过程是如何工作的。 如果您是研究人员，并且数据方法存在问题，则可以使用ird-show轻松找出导致问题的原因。 特征 图像预处

该代码可做快速傅里叶转换以及离散傅里叶转换以及绘制三维时频图

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数字信号处理：第五章 离散傅里叶变换.pptx

离散傅里叶变换(DFT)及其快速算法(FFT).pdf