1.FFT源码表示
2.我想请教一下FFT变换的数据关系。
3.我这是一个利用基本谱减法降噪处理matlab源代码，求大佬帮我注释一下
4.求频率细化分析zoomfft的C++源代码
FFT源码表示
在C语言环境下，实现快速傅立叶变换（FFT）的源码如下。此代码旨在执行傅立叶变换与逆傅立叶变换，同时计算模和幅角。autojs淘宝源码 函数接受以下参数：l: 表示变换类型，0表示傅立叶变换，1表示逆傅立叶变换。
il: 表示是否计算模和幅角，0表示不计算，1表示计算。
n: 输入数据点的URL转PDF源码数量，要求为偶数。
k: 满足n等于2的k次幂（k>0），用于表示数据可以分解的次数。
pr[], pi[]: 输入数据及其实部和虚部。
fr[], fi[]: 输出数据及其实部和虚部。
函数输出包括：傅立叶变换或逆傅立叶变换的026溯源码燕窝实部与虚部。
模与幅角（如果il=1）。
以下是核心变换过程的代码片段：初始化输出数组。
计算初始角度和复数。
执行变换核心循环：
使用复数乘法、加法和减法执行变换。
对输出数组进行处理，地图获客源码以实部和虚部对称方式组织。
递归地应用变换到子数组，直至所有数据被处理。
根据变换类型调整输出结果。
计算模和幅角（如果需要）。
此源码实现了一个高效且直接的gcc源码编译xgccFFT算法，适用于处理大量数据的傅立叶变换任务。扩展资料
FFT的中文名称是最终幻想战略版。在战乱纷争的年代，有两个少年改变了历史。一个是智慧过人的迪利塔，一个是伸张正义的拉姆萨。他们在贵族挑起的不义之战中寻求真理，却发现曾经信任的长者，手中却握着名曰圣石的宝物，一个个变成了面目狰狞的野兽……我想请教一下FFT变换的数据关系。
回答：
(1) 采样频率=1/采样间隔，所以采样间隔固定了，采样频率也确定了；
(2) 频谱中对应的频率区间，通常取-采样频率/2, 采样频率/2]，不考虑负频率的话，一般只取0~采样频率/2，（工程上取采样频率/2.）,所以采样频率确定了，频率区间也确定了。
仅供参考。
我这是一个利用基本谱减法降噪处理matlab源代码，求大佬帮我注释一下
clear;
[x,fs]=audioread('D:\2.wav');
y=x(1:,1);
Y=fft(y);
magY=abs(Y);
b=[];
for i=0:;
n=;
x1=x(1+n*i:n+n*i);
X1=fft(x1);
magX=abs(X1);
S=(magX.^2-magY.^2);
S1=abs(S).^0.5;
s1=ifft(S1);
m=mean(s1)*;
for j=1:;
if abs(s1(j))>m;
s1(j)=s1(j)/4;
end
end
a=s1';
b=[b a];
end
x2=b';
plot(x2);
sound(x2,fs);
求频率细化分析zoomfft的C++源代码
//下面的FFT我用了很多年了：
// 离散傅里叶变换DFT代码：
int DFT (long count, CComplex * input, CComplex * output)
{
assert(count);
assert(input);
assert(output);
CComplex F, X, T, W; int n, i;
long N = abs(count); long Inversing = count < 0? 1: -1;
for(n = 0; n < N ; n++){ // compute from line 0 to N-1
F = CComplex(0.0f, 0.0f); // clear a line
for(i = 0; i < N; i++) {
T = input[i];
W = HarmonicPI2(Inversing * n * i, N);
X = T * W;
F += X; // fininshing a line
}//next i
// save data to outpus
memcpy(output + n, &F, sizeof(F));
}//next n
return 0;
}//end DFT
//快速傅里叶变换代码FFT
int fft (long count, CComplex * input, CComplex * output)
{
assert(count);
assert(input);
assert(output);
int N = abs(count); long Inversing = count < 0? -1: 1;
if (N % 2 || N < 5) return DFT(count, input, output);
long N2 = N / 2;
CComplex * iEven = new CComplex[N2]; memset(iEven, 0, sizeof(CComplex) * N2);
CComplex * oEven = new CComplex[N2]; memset(oEven, 0, sizeof(CComplex) * N2);
CComplex * iOdd = new CComplex[N2]; memset(iOdd , 0, sizeof(CComplex) * N2);
CComplex * oOdd = new CComplex[N2]; memset(oOdd , 0, sizeof(CComplex) * N2);
int i = 0; CComplex W;
for(i = 0; i < N2; i++) {
iEven[i] = input[i * 2];
iOdd [i] = input[i * 2 + 1];
}//next i
fft(N2 * Inversing, iEven, oEven);
fft(N2 * Inversing, iOdd, oOdd );
for(i = 0; i < N2; i++) {
W = HarmonicPI2(Inversing * (- i), N);
output[i] = oEven[i] + W * oOdd[i];
output[i + N2] = oEven[i] - W * oOdd[i];
}//next i
return 0;
}//end FFT
