ffts，对散射数据执行快速傅立叶变换 (FFT)。 Yq = ffts(X,V,Xq) 或者Yq = ffts(X,V,Xq, 方法, 窗口) 输入， X : 位置数组 [mx 1] V : 带有值的数组 [mx 1] Xq ：节点位置 [ nx 1]，具有等距点（参见 linspace） （可选的） 方法 : 1. 'grid', gridding (默认) 2. 'fit' , b-spline fit window : 1. 'bspline', bspline (默认) 2. 'kaiser', kaiser 贝塞尔函数输出， Fq：散射数据的傅立叶光谱 [nx 1]。 网格化： 1. 对位置 (X) 处的散射值 (V) 进行平滑处理（卷积） 通过内核到常规网格。 使用网格 2 次过采样Xq的版本2. 数据乘以一组密度补偿权重。 按照步骤 1 进行计算，但所有值都设置为 1。 密

FFT ip核和matlab联合调试，用modelsim/matlab 仿真，有仿真的截图，代码注释详细，verilog 编写

函数 [X1 X2] = fft_split(X) x = x1 + 1i*x2； X = fft(x); X1 = fft(x1); X2 = fft(x2); 当必须在资源有限的平台（例如小型 DSP 或 FPGA）上同时计算两个实值序列的 FFT 时，此操作很有用。 当长度为 2N 的实数序列的 FFT 仅使用一个长度为 N 的 FFT 计算时，此操作也很有用。 标准 FFT 算法需要复杂的输入序列。 如果只有真实的输入数据可用，计算 FFT 的最简单方法是将输入序列的虚部设置为零，但这会浪费计算资源。 如果只有复数 FFT 算法可用，更有效的方法是将输入数据的一半作为输入序列的实部，将输入数据的后半部分作为虚部来形成复数输入序列。输入序列。 然后可以对输入数据长度一半的序列执行 FFT。 FFT 的结果输出可以在之后进行拆分以获得原始真实输入数据的 FFT。 zip 文件中的

power_fft matlab simulink 电子电器仿真模型 源文件.zip.zip.zip

其中2fsk系统仿真若用m文件不能产生波形，则可直接复制到matlab编辑窗口运行；fft-matlab实现fft运算；最小路径算法可在wintc下运行，若在vc下运行，则去掉main函数中的getch();通信录和学生数据程序则在turboc下运行，目的是练习使用链表和文件。五个程序4分应该不多吧，还是改成3分吧，呵呵。

FFT单边谱双边谱特征提取及信号重构MATLAB程序。 内含FFT两种频谱图画法，可直接用于FFT分析， 可用于特征提取，选择频带进行IFFT重构信号， 已经封装成函数，只需要原始信号和采样频率即可进行FFT分析。

简单介绍了，FFT的MATLAB实现,fs=100; N=128; n=0:N-1; t=n/fs; x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); y=fft(x,N); f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y); mag=abs(y); stem(f,mag); title(‘N=128点’)

----------------------------- 更新：添加了易于使用的 GUI ----------------------------- [Px,freq]=averfft(sig,Noct,Nfft) sig = 时域数据（例如音频文件）； Noct = 平滑的倍频程分辨率（例如 Noct=3 导致 1/3-oct. 平滑）， 默认值为 0； Nfft = FFT 分辨率，默认值为 8192； 采样频率假定为 44.1 kHz。 如果未定义输出，则 averfft 绘制频谱。

对一段采样信号做FFT，得到其包含的谐波成分 可以知道一段信号包含什么频率的谐波；以及各次谐波含量有多少 （MATLAB程序）

自己写的基2、基4、基2^2快速傅里叶变换代码，使用的时候注意傅里叶变换的点数