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用c语言实现FFT

一，如果对信号进行同样点数N的FFT变换，采样频率fs越高，则可以分析越高频的信号；与此同时，采样频率越低，对于低频信号的频谱分辨率则越好。

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快速傅里叶变换要用C++ 才行吧你可以用MATLAB来实现更方便点啊此FFT 是用VC0编写，由FFT.CPP；STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成，编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。

in[]为输入数组，out[]为输出结果存放的数组，twid[]是旋转因子数组，也是输入值，wst为旋转因子步进值，一般取1就对了，n就是FFT点数。

+ IP)；ComAdd(X + I，&T，X + I)；I += LE；} ComMul(&U，&W，&U)；J++；} } return X；} FFT中有几个复数运算，自己实现，不想发给你，年轻人还是要自己动手做点东西。N为任意数，正常应该为2的幂次方。

一，如果对信号进行同样点数N的FFT变换，采样频率fs越高，则可以分析越高频的信号；与此同时，采样频率越低，对于低频信号的频谱分辨率则越好。

in[]为输入数组，out[]为输出结果存放的数组，twid[]是旋转因子数组，也是输入值，wst为旋转因子步进值，一般取1就对了，n就是FFT点数。

二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下：先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。

FFT是DFT的一台计算机与DFT的快速算法结果 DFT可以说是所有的离散变化的前身是因为类似的变化。DFT是在时域信号转换成频域以一个简明的物理意义和加工方法的变化。

软件中加窗，主要利用现有函数，可以自己编程，首先根据自己的信号类型确定需要使用的窗，进而查找软件中对应的窗函数格式，通过“help”命令，可以查看该函数的详细用法。

信号的加窗处理，重要的问题是在于根据信号的性质和研究目的来选用窗函数。

我们假设一段信号为x，给这段信号加窗，指的是将x乘上w。窗函数有很多很多种，Scipy中的get_window提供了多种窗函数的实现。

matlab中有现成的窗函数，如kaiser、cheb、hanning。获取窗函数的单位冲击响应后与原数据相乘即可。

做法是从信号中截取一个时间片段，然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号，然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。

为了减小DFT的泄露，需要减小主瓣宽度和旁瓣幅度；理想的窗函数是主瓣宽度窄，旁瓣幅度小。矩形窗函数首尾值的突变，是其产生旁瓣的原因。所以，可以通过将输入序列的首尾数据平缓连接，以减小旁瓣的幅度，进而减小DFT的泄露。

）结果讨论一，如果对信号进行同样点数N的FFT变换，采样频率fs越高，则可以分析越高频的信号；与此同时，采样频率越低，对于低频信号的频谱分辨率则越好。

此FFT 是用VC0编写，由FFT.CPP；STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成，编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。

我这有两个，一个是在网上搜的，一个是我自己写的。复数这个类自己写一个就可以了。// FFT_t.cpp ：定义控制台应用程序的入口点。

你好，这是我的希望可以帮到你。1）结果讨论一，如果对信号进行同样点数N的FFT变换，采样频率fs越高，则可以分析越高频的信号；与此同时，采样频率越低，对于低频信号的频谱分辨率则越好。

in[]为输入数组，out[]为输出结果存放的数组，twid[]是旋转因子数组，也是输入值，wst为旋转因子步进值，一般取1就对了，n就是FFT点数。

因此如果数据量合适的话基-4要快，如果数据不合适还是用基-2好。至于C语言代码暂时没有。

看不到你的程序啊，你可以借助MATBLE与C的通信，不必麻烦再写程序。

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