DFT的matlab源代码-Application-of-FFT-with-FIR-filters:该项目将带您了解快速傅立叶变...

DFT的matlab源代码带FIR滤波器的FFT应用 该项目的唯一座右铭是使人们了解如何以最简单的方式使用快速傅立叶变换来消除给定信号中的不想要的频率。 我们当中那些知道数字信号处理（DSP）是什么和做什么的人，无疑将研究FFT，FFT的用途和应用。 在FFT兴起之前，存在与FFT相同的工作的离散傅立叶变换（DFT），即使在今天，它也没有失去其魅力。 想知道为什么即使DFT可以完成同样的工作，我们人类仍然迫切需要FFT？ 我在下面提到了FFT的一些重要特征，供您理解，请继续阅读！ 假设您有一个由512个样本组成的语音信号，要知道其频率响应，就需要计算DFT。 如果您知道用于计算DFT的公式，您将了解执行该计算所需的时间约为（ 512 x 512 ）。 坚持，稍等！ 如果您的信号有10 ^ 6个采样怎么办？ 您需要花费多长时间来计算频率分量？ 做简单的数学运算会告诉您，该分数将不少于10 ^ 12。 这可能要花几个小时，而这只会消耗很多功率，更重要的是，您会花费宝贵的时间。 这是FFT节省时间的地方！ 快速傅立叶变换（FFT）： 快速傅立叶变换（FFT）是一种算法，可计算某些序列的离散傅