对傅立叶变换，一些FFT，LPC等的描述和详细说明。可运行项目演示了对连续音频的DCT变换，并显示和编辑具有不同缩放比例的音频源。

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离散余弦压缩代码matlab 傅里叶变换 为了压缩图像，我们需要使用Matlab进行2D离散余弦变换，压缩和2D逆离散余弦变换（IDCT） 如果您有类似的作业，请不要复制该代码，请尝试理解它。

Simple and Practical Algorithm for Sparse Fourier Transform SFT经典文章一篇

DFT的matlab源代码快速傅立叶变换可视化 使用OpenCL用C ++编写的程序，以学习如何在不同信号上使用FFT 这是什么？ 应用程序创建主要用于OpenCL学习目的。 适用于正向和反向或谐波或多谐波信号。 用数学符号表示： DFT和逆DFT X(j) = ∑ x(i) * e +2πij/N / N X(j) = ∑ X(i) * e -2πij/N 创建于： 和 v1.2 如何建造 要求： OpenGL> = 4.2，否则： 在）中更改kOpenGlVersion和kGlslVersion 更改API版本 支持C ++ 20标准的C ++编译器 CMake的> = 3.15 否则，请尝试更改VERSION 已安装的库 安装的OpenCL环境： 对于AMD — 对于Nvidia — 对于英特尔— 警告！：项目依赖项将近100 MB 使用子模块克隆项目（选择存储库之一）： git clone https://github.com/ValeryKameko/fast-fourier-transform-visualization --recurse-submodules git c

矩阵二维示例

DFT的matlab源代码使用Cooley-Tukey算法进行快速傅立叶变换 最常见的快速傅立叶变换（FFT）算法 Cooley–Tukey递归地用较小的$ N_1 $和$ N_2 $的DFT重新表达任意复合大小$ N = N_1N_2 $的离散傅里叶变换（DFT），以将计算时间减少到$ O （N log N）$用于高度合成的N（平滑数）。 radix-2 DIT案例 基数2的时间抽取（DIT）FFT是Cooley-Tukey算法的最简单且最常见的形式，尽管高度优化的Cooley-Tukey实现通常使用如下所述的其他形式的算法。 Radix-2 DIT在每个递归阶段将大小为N的DFT分为大小为$ N / 2 $的两个交错DFT（因此称为“ radix-2”）。 离散傅里叶变换（DFT）由以下公式定义： $$ X_k = \ sum_ {n = 0} ^ {N-1} x_n e ^ {-\ frac {2 \ pi i} {N} nk}，$$ 其中$ k $是从$ 0到N-1 $的整数。 Radix-2 DIT首先计算偶数索引输入$（x_ {2m} = x_0，x_2，\ ldots，x

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