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。铁蛋源码

       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: 输入数据点的无限分销系统源码数量，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怀化跑胡子源码实部与虚部。

       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，超牛 指标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易语言绘制源码FFT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