fft2

在MATLAB开发中，使用fft2技术进行图像压缩的效果优异，相较于其他技术，其结果表现尤为突出。

华工FFT包可用于绘制FFT频谱、功率谱以及希尔伯特包络谱。

图像的行列均应用FFT变换，使用Matlab进行分析。

使用 MATLAB 中 FFT 函数执行 FFT 定性分析的示例小程序。

进行了基于2的时域FFT的实践，在MATLAB环境下分别使用了自定义的FFT算法和内置的fft函数进行了性能对比测试。结果显示，自定义算法的运行速度平均比内置fft快约20倍。附带有详细的测试文件和绘图文件。

基四 FFT 的 MATLAB 实现，挺适合做硬件前期验证的。14 点输入、16 点输出的配置，在 FPGA 或 ASIC 上做 FFT 的时候还蛮常见的，主要好处就是资源占用少、计算速度快。SNR 超过 75dB，信号得还挺干净，不容易被噪声干扰。 MATLAB 的 FFT 函数本身就蛮好用的，用起来也直观。你只要会用fft，加点零填充、配个窗函数，效果就不错了。要是想深入了解底层流程，不妨翻下FFT14_16这个脚本，搞清楚输入输出结构是关键。 VHDL 的实现也提到了，蛮适合做成 IP 核直接上板子。写代码的时候可以重点看下并行结构怎么拆，还有时序要怎么配合。别忘了仿真验证，MATLAB

利用FFT算法，可以快速便捷地计算傅里叶变换，并获得与输入数据单位一致的幅值结果。

与MATLAB中的CONV、CONV2和CONVN实现相反，CONVNFFT利用傅立叶变换（FT）卷积定理，即卷积的傅立叶变换等于输入函数的傅立叶变换乘积。在1-D情况下，其复杂度为O((na+nb)*log(na+nb))，其中na和nb分别为A和B的长度。此函数支持多维度的卷积操作，对于较大的数据输入，在1D情况下特别适用，相比滑动窗口卷积，性能略低。

MATLAB_FFT.doc 文件中包含了基于时间抽取和频率抽取的两种基2 FFT 算法程序。这些程序简单易懂，计算结果与 Matlab 内置的 FFT 函数一致。

基于MATLAB的FFT算法设计，包含详细的说明书及源程序。此软件是用于工程和科学计算的交互式工具。