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Matlab
matlab 基2FFT算法
matlab 基2FFT算法
matlab
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matlab 基2FFT算法，频率抽样法，N可以自己输入，但必须是2的n次方
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基于matlab的定点FFT算法实现
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基于matlab的定点FFT算法实现，详细看文章说明
基于matlab的2fft算法
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在matlab上验证确实可以编译的不出错的基2fft算法，面向用户，由用户输入信号频率采样点数等数据，并且可以有限序列任意补零点。欢迎大家下载。
基2-FFT算法
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5星 · 资源好评率100%
这个例程是我参考网上各位大牛写的，不能说参考，基本上是照抄吧，只是移植到VB平台上而已，当然你们也可以改成C语言，很简单。 该FFT采用基2提高DFT计算速度，提高离散数据分析效率，直接进行DFT计算，那是相当费时费力。 希望对初学者有用。
matlab基2FFT
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基于matlab实现快速傅里叶变换算法编程
基2FFT算法的MATLAB实现
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基2FFT算法的MATLAB实现，自己编写的代码与MATLAB函数fft的仿真结果进行对比，编写的代码可以实现fft功能。
基于MATLAB实现的任意点基2FFT算法
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该算法是基于MATLAB实现的基2FFT运算，算法效率较高，大家可以自行与DFT算法进行效率比较。
基2_FFT_MatLab验证通过
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基2_FFT_MatLab验证通过,实际项目可用，不坑人
基2频率抽取定点FFT算法
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自己做的基2FFT的定点程序 内含定点fft同时还有浮点fft程序 对定点和浮点的fft结果进行了误差比较 希望能对大家有用
Matlab的时间抽取基2FFT算法
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Matlab的时间抽取基2FFT算法，任意长度
2的N次幂FFT（快速傅里叶变换）
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C语言实现的，可以进行快速傅里叶变换，与MATLAB对比，结果完全正确
基2FFT算法.doc
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基2FFT算法.doc
按时间抽取的基2FFT算法分析及MATLAB实现.doc
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【老生谈算法】按时间抽取的基2FFT算法分析及MATLAB实现.docx
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按时间抽取的基2FFT算法分析及MATLAB实现借鉴.pdf
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时间抽选基2FFT算法C实现
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时间抽选基2 FFT及IFFT算法C语言实现，有测试结果比对，性能较好，功能全面
fft_my.m基2-fft算法的MATLAB实现，内含注释
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基2-fft算法的MATLAB实现，内含注释
基于MATLAB的FFT算法的设计.zip
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基于MATLAB的FFT算法的设计，包含说明书及源程序。MATLAB，它是美国Math+Works公司推出的一种面向工程和科学计算的交互式计算软件。
MATLAB实现fft变换的算法
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MATLAB中 的FFt语句的解析，将语句的算法体现出来了，便于学习fft变换的核心思想
128点的基2-FFT算法
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3星 · 编辑精心推荐
128点的基2-FFT算法,挺好的，网上找的
基2fft算法时间抽取法以及单一正弦信号的频谱分析
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拼凑了网上的一些基2fft-时间抽取法算法改了改，加了频谱分析功能，能测量单一正弦信号的频率，个人觉得基2fft算法没必要自己去用代码实现（如果用汇编当没说），主要是能加深理解。个人在学习过程中，觉得重点在倒叙的实现--雷德算法，其他的其实并没有多困难。代码分享给大家，希望对大家有帮助，如果有错误之处请指正！
MATLAB数字信号处理GUI设计
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此为课程设计，通过MATLAB进行GUI设计的一个数字信号处理实现，希望对大家有所帮助。
FFT实现的MATLAB及在STM32处理器上C语言实现
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FFT实现的MATLAB及在STM32处理器上C语言实现，非常具备参考价值，可以直接运行。
基二时间抽取的MATLAB代码
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2的整数次幂点数的离散傅里叶变换MATLAB代码
时域抽取法基2FFT源程序
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基于时域抽取法的基二fft源程序！MATLAB语言！
基2算法_基2FFT_源码
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编程实现基2算法，按频率抽取、时间抽取的方式，已经三种方法的运行速度比较
编程实现按时间抽取的基2FFT算法1
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编程实现按时间抽取的基2FFT算法 1 已实现功能介绍： 2 2 开发环境及介绍 2 3 项目文件介绍 3 4 DFT、FFT算法实现及结果验证 4
利用MATLAB语言编程实现FFT算法程序.doc
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测试信号分析与处理 利用MATLAB语言编程实现FFT算法程序
matlab语言实现FFT算法（0积分，CSDN low B）
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基-2按时间抽选、输入倒序位、输出自然顺序fft 注意：这个用于计算快速傅里叶变换fft的程序，当输入的序列点数为2的整数次幂M时，则计算2^M点的fft；如果输入的序列点数不是2的整数次幂，则在该输入序列尾部自动补零，使其点数达到大于原点数的最小2的整数次幂，再计算出补零后的fft；本程序不能像matlab自带的fft函数那样，用户可以自己选择计算的点数。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
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