这个问题不太可能帮助任何future的访问者；它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况有关，这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用，visitthehelpcenter.关闭11年前。谁能指出我在JavaScript中实现快速傅立叶变换的方法？应该只使用一个简单的实数值数组。谢谢。
目录1.分解FFT处理器2.旋转因子压缩块存储方案3.基于流水线实数乘法器的复数乘法器实现
一、傅里叶变换（FT）——连续时间，连续频谱假设f(x),g(x)是两个函数，并且规定内积定义为：其中g(x)表示g(x)的共轭。那么e^(iωt)在这种内积的定义下是一族正交基，只要满足一定的条件，任何函数都可以用e^(iωt)叠加出来,对应系数设为F(ω)。即有该公式就是傅里叶逆变换。任意向量与基之间的内积就是该向量在基所在方向的投影，内积的结果就是系数,所以其中系数F(ω)可用内积计算该公式就是傅里叶变换。傅里叶变换是用来处理连续系统的二、连续时间周期信号的傅里叶级数表示（FS）——连续时间离散频谱e^(iωt)是一族正交基，任何函数都可以用e^(iωt)叠加出来。
目录前言1.产生采样数据2.输出MATLAB的FFT计算结果3.获得xilinx的FFTIP的结果4.验证仿真的输出结果代码percent.mgenerate_sampled_data.moutput_matlab_fft_resultverify_FFTIPtb文件-brusttb文件-streamingIP核配置界面burst模式配置界面streaming模式配置界面总结前言记录一下曾经仿真的第一个IP核，代码编写上当时不算成熟，但是，放心，能跑通~~，别忘了看下总结，哈哈。1.产生采样数据运行generate_sampled_data.m生成采样序列数据，如图1所示图1量化后的采样数据图
之前从来没有接触过FFT，但是工作需求，让我不得不对它下手。具体的FFT的原理我不做过多说明，大概说下是做什么用的。简单说就是频谱分析，说的通俗点就是：一个50Hz的正弦波，对它进行FFT计算，可以得到以下一些信息：1.该正弦波的频率2.该正弦波的幅值你可能会觉得这有什么用？但是你要知道，我输入进FFT的正弦波，事先你是不知道它的任何信息的，包括频率和幅值。FFT就相当于一个盲盒，你给我一杯水我还你一片湖泊。好，你大概知道了FFT是干嘛的就好了，接下来说怎么用？本文是基于ALTERA的Quartus18.0版本设计。step1：产生正弦波当然，如果你有信号发生器，那就简单多了，不必像我这么麻烦
之前从来没有接触过FFT，但是工作需求，让我不得不对它下手。具体的FFT的原理我不做过多说明，大概说下是做什么用的。简单说就是频谱分析，说的通俗点就是：一个50Hz的正弦波，对它进行FFT计算，可以得到以下一些信息：1.该正弦波的频率2.该正弦波的幅值你可能会觉得这有什么用？但是你要知道，我输入进FFT的正弦波，事先你是不知道它的任何信息的，包括频率和幅值。FFT就相当于一个盲盒，你给我一杯水我还你一片湖泊。好，你大概知道了FFT是干嘛的就好了，接下来说怎么用？本文是基于ALTERA的Quartus18.0版本设计。step1：产生正弦波当然，如果你有信号发生器，那就简单多了，不必像我这么麻烦
本文章内容只作为个人学习总结使用。目录说明：基本的FFT使用方法： 1、简单的FFT功能介绍： 2、恢复幅度轴，创建频率轴：说明： 本文章主要进行MATLAB中fft函数基本使用方法的讨论，关于fft的概念以及为什么要进行fft等信号处理方面的内容不做叙述。基本的FFT使用方法： 1、简单的FFT功能介绍： 在这一步我们首先需要构建一个正弦函数f=sin（2*pi*f*t）不难看出本例中的正弦函数的频率为1，其中fs是我们的采样频率，当采样频率为100的时候我们的采样周期1/fs为0.01s也就是每隔0.01s取一个点。clear;
本文章内容只作为个人学习总结使用。目录说明：基本的FFT使用方法： 1、简单的FFT功能介绍： 2、恢复幅度轴，创建频率轴：说明： 本文章主要进行MATLAB中fft函数基本使用方法的讨论，关于fft的概念以及为什么要进行fft等信号处理方面的内容不做叙述。基本的FFT使用方法： 1、简单的FFT功能介绍： 在这一步我们首先需要构建一个正弦函数f=sin（2*pi*f*t）不难看出本例中的正弦函数的频率为1，其中fs是我们的采样频率，当采样频率为100的时候我们的采样周期1/fs为0.01s也就是每隔0.01s取一个点。clear;
1.fft 傅里叶变换1.1傅里叶变换的本质数学上有一种公式叫做 泰勒展开：泰勒公式： 其表达的思想，是任意一函数可以有多个指数函数构成当指数函数的个数趋近于无穷多个，那么组合出来的函数将会逼近原函数；同样的， 傅里叶想说的，在信号处理领域， 在时域中，任意一个信号可以由多个正弦信号构成。在频域中，任意一个信号可以由多个频率分量构成。1.2 傅里叶变换在时域中的作用傅立叶变换有助于理解常见的信号，以及如何辨别信号中的错误。尽管傅立叶变换是一个复杂的数学函数，但是通过一个测量信号来理解傅立叶变换的概念并不复杂。从根本上说，傅立叶变换将一个信号分解为不同幅值和频率的正弦波。我们继续来分析这句话的意
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭7年前。ImprovethisquestioniOS/AndroidARM设备最快的FFT库是什么？人们通常在iOS/Android平台上使用什么库？我猜vDSP是iOS上最常用的库。编辑:我的代码位于http://anthonix.com/ffts并使用BSD许可证。它在Android和iOS上运行，比libav、FFTW和vDSP更快。EDIT2:如果有人可以提供对POWER7机器(或其他机器)的访问权限，请给我发电子邮件。将不胜
