功能 该工具支持导入文本或Excel格式的数据进行离散谱分析，其核心算法为快速傅里叶变换(FFT)。 应用场景 信号处理与分析 数据降噪与滤波 特征提取与模式识别 优势 支持多种数据格式 高效的FFT算法 可视化分析结果
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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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音频频谱分析系统 该系统能够实时采集音频信号并同步展示其时域波形。在记录音频数据的同时，系统还会实时提取并保存音频信号的频率和分贝信息。 录制完成后，用户可以对音频数据进行更深入的分析，包括： 快速傅里叶变换（FFT）: 将音频信号从时域转换到频域，以识别其频率成分。 自相关函数变换: 分析音频
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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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MATLAB 的 FFT 滤波技术在 Simulink 里做谐波和频段，还是蛮实用的一套组合拳，尤其搞电力电子或者信号的朋友应该挺常用。嗯，直接在 Simulink 建个模型，数据进来一通 FFT，频谱一目了然。再配合个带通或陷波滤波器，指定频段随手，清晰又直观。 对频率成分有洁癖的同学，这方法挺香
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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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NIOS2 上的 FFT 实现，听起来有点复杂，但其实挺有趣的。NIOS II是 Intel 收购的 Altera 推出的可配置嵌入式器，适合做一些数字信号和高性能计算任务。这里主要的是如何在NIOS II平台上实现快速傅立叶变换（FFT）。FFT 是一种将复杂的信号转换为更简单计算的方法，常用于信
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