用matlab进行FFT及DFT算法的实现，并测试其运行速度。

基于移动平均的加窗DFT算法，洪晨曦，郭亚平，对电网信号用加窗DFT算法进行谐波分析时，计算精度受到初始采样相角的影响。本文提出了用“移动平均”的方法来消除初相角的影响，

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sliding DFT算法详解的论文，有彩图示意算法的结构，算法流程

本资源包含DFT和FFT算法，设置了算法时间统计程序，便于初学者比较两种算法的运算效率；同时，给出了FFT在实际中的应用，即对任意一段输入音频进行快速傅里叶变换的实时频谱显示，学以致用。

我们要讨论的第一种精简必要乘法数量的算法就是Winograd DFT算法。Winograd DFT算法是Rader算法（是将DFT转换成循环卷积）与我们在前面实现快速运行FIR滤波器时使用过的Winograd[85]短卷积算法的结合。 　　因而长度被限制在质数或质数的幂范围内。表简要的给出了算法操作的必要数量。 　　表 带有实输入的Winograd DFT的效果表 　　下面N＝5的示例详细地说明了构造Winograd DFT算法的步骤。 　　例 N＝5的Winograd DFT算法 　　在由[5]给出的Rader算法的一个表达式中，用X[0]代替x[0]的形式如下： 　　如

APF的MATLAB的滤波仿真文件，DFT算法实现的滤波效果

用DFT算法和查表的方法实现电力系统各种参数的分析

一种基于FPGA的DFT算法实现的研究，经过本人验证，修改和测试，实现64点的DFT算法设计。