这是一个基于频谱搬移的变调算法，对信号进行FFT变换后进行频谱的间接搬移达到变调效果

基于FFT和小波变换的电力系统谐波检测方法研讨

基二时域抽取FFT算法Python完成

音频分析软件10.0正式版更新日期:2010-6-10*优化双音多频DTMF（DualTONeMulTI-Frequency）信令算法，界面增加结果倒出功能*改善对不同音频采样率兼容性问题音频分析软件10.02正式版更新日期:2010-11-10*由FFT算法改换成Goertzel算法，实现更快更精准的解码效果*改善winowsXP系统兼容性问题音频分析软件10.03正式版更新日期:2011-2-15*优化Goertzel算法，提示软件精确性*提高软件在DTMF按键音失真下的精确性音频分析软件10.04正式版更新日期:2011-5-20

matlab语音除噪音信号处理是语音学与数字信号处理技术相结合的交叉学科，课题在这里不讨论语音学，而是将语音当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。
也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术[1]。
数字信号处理技术主要研究离散线性时不变系统，数字滤波和频谱分析是它的的两个主要分支。
数字滤波（Digitalfilter），即在形形色色的信号中提取所需信号，抑制不必要的干扰。
数字滤波器可以在时域实现也可以在频域实现，主要有两种类型;无限长冲击数字滤波器（IIR）和有限长冲击数字滤波器(FIR)。
频谱分析（SA,SpectrumAnalysis）,对各种信号进行频域上的加工处理，其核心内容是快速傅里叶变换（FFT），分析的结果是一频率为坐标的各种物理量的谱线和曲线[2]。
从课题的中心来看，课题“基于MATLAB的有噪声语音信号处理”是希望将数字信号处理技术应用于某一实际领域，这里就是指对语音及加噪处理。
作为存储于计算机中的语音信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。
这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB[3]。
MATLAB是矩阵实验室（MatrixLaboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
它提供了功能齐全的滤波器设计，与信号处理交互式图形用户界面（Interactivegraphicaluserinterface），主要包括FDATool和SPATool两种交互式工具，其中FDATool主要用于数字滤波器设计与分析，而SPATool不仅可以设计分析滤波器，而且可以对信号进行时域与频域的分析[4]。
通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在实际语音与数字信号的理论之间搭了一座桥。
课题的特色在于它将语音信号看作一个向量，于是就把语音数字化了。
那么，就可以完全利用数字信号处理的知识来处理语音及加噪处理问题。
我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对语音信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对语音进行滤波处理。
[5]

基2，基3的混合基fft，基5的部分没有加入，不过留的有地方，有兴味的可以自己加一下，跟基2基3部分差不多

用matlab举行fft谐波分析

c#下，利用fft实现快速卷积计算，进步了c#处理大数据的运算效率，已用matlab验证其正确性。

戈泽尔算法—源程序运用FFT进行滤波运用matlab进行编程

采用LCL滤波器的并网逆变器双闭环控制系统仿真-gridon01.mdl参照相关文献后，本人搭建的仿真模型，还请批评指正。
系统采用电感电流外环电容电流内环。
仿真模型如图1：00000001.JPG图1模型文件见附件：控制效果见图：入网电流与电网电压波形图2、入网电流给定值与实际入网电流波形图3、入网电流FFT分析图4、功率因数变化图5。
00000003.JPG图3入网功率因数几乎为1.....................00000002.JPG图200000004.JPG图400000005.JPG图5然后对系统进行了动态的扰动：负载出现扰动情况图60.1s和0.2s突加、减负载00000006.JPG图6

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。