已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是无关紧要的，因为它们往往会吸引固执己见的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及到目前为止为解决这个问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion因为我不想自己做，所以我正在为java寻找一个好的FFT实现。首先我在这里使用了这个FFTPrinceton但它使用对象，我的分析器告诉我，由于这个事实，它并不是很快。于是我又google了一下，找到了这个:FFTColumbia哪
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是无关紧要的，因为它们往往会吸引固执己见的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及到目前为止为解决这个问题所做的工作。关闭8年前。Improvethisquestion因为我不想自己做，所以我正在为java寻找一个好的FFT实现。首先我在这里使用了这个FFTPrinceton但它使用对象，我的分析器告诉我，由于这个事实，它并不是很快。于是我又google了一下，找到了这个:FFTColumbia哪
目录 一、一些关键概念的引入 1.1.离散傅里叶变换（DFT） 1.2快速傅里叶变换（FFT） 1.3.采样频率以及采样定率1.4.如何理解采样定理 二、使用scipy包实现快速傅里叶变换 2.1.产生原始信号——原始信号是三个正弦波的叠加2.2.快速傅里叶变换2.3.FFT的原始频谱2.4.将振幅谱进行归一化和取半处理三、完整代码一、一些关键概念的引入1.1、离散傅里叶变换（DFT） 离散傅里叶变换(discreteFouriertransform)傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法，傅里叶变换是傅里叶分析的核心，经过它把信号从时间域变换到频率域，进而研究信号的频谱结构和变化规律。可是它
本人的课题是关于EIT采集系统，简单的说就是往人体注入特定频率的恒流源，再采集电压信号，通过分析电阻抗分布进行成像。采集的电压信号是需要进行FFT处理，只保留注入频率的信号成分。本文主要介绍如何在STM32F407上实现对特定频率进行FFT。关于快速傅里叶变化这里不做过多的介绍，具体可参考别人写的博客：如何FFT(快速傅里叶变换)求幅度、频率（超详细含推导过程）_XavZewen的博客使用DSP库进行FFT计算1.1DSP库开启STM32F407是具有浮点运算(FPU)功能，可以通过MDK配置：target->RoatingPointHardware->UseSinglePrecison中打开
我对傅立叶变换的有限理解是，您应该能够在不更改原始数据的情况下在时域和频域之间切换。所以，这里是我(认为我)正在做的事情的总结:使用kiss_fft_next_fast_size(994)确定我应该使用1000。使用kiss_fft_alloc(...)创建一个kiss_fft_cfg，nfft=1000。通过将额外的点填充为零，将我的输入数据从994扩展到1000。将kiss_fft_cfg连同我的输入和输出数组传递给kiss_fft(...)。使用kiss_fft_alloc(...)创建一个inversekiss_fft_cfgnfft=1000。将逆kiss_fft_cfg传递
我知道在时域中，两个矩阵之间的卷积是一项非常昂贵的操作，您可以通过在复平面中转换它们并使用乘法(然后返回时域)在频域中执行它无论如何，我不明白这是如何在CUDASDK中执行的，其中数据和内核被填充并放入两个缓冲区(m_PaddedKernel和m_PaddedData)，这应该是为了加速Cooley-Tuckey方法，然后是函数cufftExecC2C被调用首先将内核(为什么是C2C？复杂到复杂，为什么不是实到复杂？)转换为复平面，然后将整个数据转换为同一平面然后定义的内核spProcess2D_kernel开始运行，看起来像是规范化并在频域中执行数据和内核之间的乘法(如何进行两个函数
我一直在使用RosettaCode提供的原始FFT算法开发移频器。我知道要对样本信号进行频移，可以对原始音频应用FFT，将每个所得正弦波的频率乘以频移因子(用户定义)，然后将正弦波加回一起。当我运行我的算法时，输出质量极低，就好像算法中没有收集到足够多的正弦波，无法在一开始就接近正确地再现信号。该算法在头文件中的一个类中实现，并在其他地方(正确地)调用。#include#includetypedefstd::complexComplex;typedefstd::valarrayCArray;classFrequencyShifter{floatsampleRate;public:Fre
我正在尝试对齐从手持相机拍摄的两张图像。起初，我尝试使用基于SIFT/SURF特征点的OpenCVwarpPerspective方法。问题是当图像质量很高(3000x4000)时，特征提取和匹配过程可能会非常慢。我试图在找到特征点之前缩小图像，结果不如以前。(从findHomography生成的Mat不应该受到缩放的影响向下图像，对吗？)有时，由于缺乏良好的特征点匹配，结果很奇怪。搜索了这个题目，好像解决傅里叶域的问题会加快注册过程。我找到了thisquestion这让我找到了codehere.唯一的问题是代码是用python和numpy编写的(甚至没有使用OpenCV)，这使得使用O
我有一个cuda代码，我已经在其中实现了几个C2C2DFFT。它们都使用相同的计划，但由于某种原因，2DFFT的时间很大，而且似乎差异很大。相同数据大小的FFT似乎需要0.4秒到1.8秒这适用于1920x1080FFT。那些时间看起来合理吗？无论如何-我对CUDA一维批处理FFT的速度非常快有很好的体验。对行进行1DFFT，然后再次对矩阵的列进行1DFFT以给出与此2DFFT相同的结果是否相同？我之前曾在一维FFT的较大数据集中经历过FFT在百分之几秒内发生的情况，因此我希望能够修复其中的一些结果。谢谢 最佳答案 1Kx1K图像的2
我正在尝试创建一个音频可视化工具。我正在使用快速傅立叶变换来查找频率。memset(_window,0,sizeof(float)*_windowSize);memset(_A.imagp,0,nOver2*sizeof(float));vDSP_hann_window(_window,_windowSize,vDSP_HANN_NORM);for(inti=0;imBuffers[0].mData)[i];}}vDSP_vmul(_inPutBuffer,1,_window,1,_transferBuffer,1,_windowSize);vDSP_ctoz((COMPLEX*)_t
