本文提出的FFT实现算法是基于FPGA之上的，算法完成对一个序列的FFT计算，完全由脉冲触发，外部只输入一脉冲头和输入数据，便可以得到该脉冲头作为起始标志的N点FFT输出结果。

本文介绍了一种采用Altera 公司的FFT MegaCore 实现快速傅里叶变换的方法，该方法非常简单，能进一层次简化开发的流程，缩短工程开发周期，节约成本，因此在实际工程中是一种很好的应用。

STM32F1系列单片机上面实现FFT源码，精度较高。

本例程是利用STM32F429实现了FFT算法，调试成功，可以直接使用，大家可以根据实例修改不同的算法模式，实现不同功能，本例程已经应用到产品上，有需要的可以下载，共同交流学习。

FPGA实现FFT算法 FPGA实现FFT算法 FPGA实现FFT算法

甘地大学电子专业Ray Ranjan Varghese设计的FPGA实现FFT，采用的是单精度的浮点，采用IEEE745格式的浮点+ROM RAM的方式成功实现FFT，含有设计报告和设计源代码，并有测试文件，真的很不错。

用ip核实现fft verilog语言 quartus。

【老生谈算法】matlab实现FFT算法程序.docx

7128点 ：3.09864ms使用方法指导：1，需要两个文件，fft_fp.c和fft_fp.h2，根据需求修改fft_fp.h中的采样点数FFT_N，采样点数以宏定义的方式定义3，外部声明两个全局变量，已经在fft_fp.c中定义 extern struct compx s[FFT_N]; //FFT输入和输出：从S[0]开始存放，根据大小自己定义 extern float SIN_TAB[FFT_N/4+1]; //正弦信号表4，调用create_sin_tab(float *sin_t)函数将正弦信号数据表生成在内存中，比如这样调用create_sin_tab(SIN_TAB);5，采样数据，将ADC采样的数据按自然序列放在s的实部，虚部为06，调用FFT(struct compx *xin)函数开始计算，计算结果也存放在xin中，比如我们这样调用：FFT(s)，结果存放在s中7，计算每个频点的模值，计算方法如下： for(i=1;i<FFT_N/2;i++){ //求变换后结果的模值，存入复数的实部部分 s[i].real=sqrt(s[i].real*s[i].real+s[i].imag*s[i].imag)/(i=0?FFT_N:(FFT_N/2)); }8，大功告成！

编译环境为vs2019，可直接运行，但需要安装EasyX的库，否则不支持绘图