亲测有效的FFT源码，在VC环境中运行速度快，参考价值高。
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利用 FFT 进行并行伪码捕获，并估计载波多普勒频移。
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快速傅立叶变换（FFT）是一种在数字信号处理和计算领域广泛应用的算法，它极大地减少了对离散傅立叶变换（DFT）进行计算所需的时间。在VB.NET中实现FFT，可以帮助开发者处理音频、图像和其他时间序列数据，进行频域分析、滤波、解调等多种任务。在VB.NET中实现FFT，主要涉及以下知识点： 1. *
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DFT--ÆFFT讲解原理，公式和标准程序
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用户可输入指定频率范围，应用实时采集声音并计算出指定范围内的最高幅值对应的频率。要输入频率范围，请按下手机菜单键并点击弹出的设置。
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TensorFlow Model Analysis是一个Python库，提供了一系列用于评估和分析机器学习模型的工具。这些工具包括用于计算模型性能指标（如准确性、召回率和F1得分）的模块，以及用于可视化模型预测和理解模型行为的工具。TensorFlow Model Analysis与TensorFl
Python 24 次浏览
复数FFT C语言代码struct compx EE(struct compx b1,struct compx b2) { struct compx b3; b3.real=b1.real*b2.real-b1.imag*b2.imag; b3.imag=b1.real*b2.imag+b1.ima
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学习如何使用Python强大的数据分析技术和工具的最佳实践。
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