该工程文件只包含FFT变换的演示。
该文件夹包含两个目录，分另为实现FFT变换的C以及C#代码实现。
经我整理之后，现在两个程序都采用相同的方法，并且采样数据为8192个点。
数据的来源于b.txt文件所以变换后的频率图像是一样的，对于需要不同的代码的朋友，各取所需要。
代码中的注释不是很多，相关理论说明请参考我的BLOG：http://blog.csdn.net/yin138/编译环境：C版：可以使用VC6编译，也可以使用VC2010C#版可以在2003以上编译环境中使用@本工程代码仅作为我学习FFT变换使用，如果有需要你可以在任何范围内使用，不需要告知我。
yin1382010-5-8

经验模态分解emd,是处理非线性、非平稳信号的时频分析方法。
该方法可以在不需要知道任何先验知识的情况下，依据输入信号自身的特点，自适应的将信号分解成若干个本征模态函数IMF之和。
emd被认为是对以线性和平稳假设为基础的傅立叶分析和小波变换等传统时频分析方法的重大突破口。
该方法在多年的发展过程中，逐渐展露出了在非平稳信号处理中的独特优势，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景。
目前，emd在机械故障诊断、特征提取、信息检测、生物医学信号分析、图像信号分析、通讯雷达信号分析等领域，都其有很大的应用价值。
本代码是emd算法在matlab上的实现。
有待同行改进。

单片机arm中用到的快速傅立叶函数，查表法提高效率，512点可以满足绝大部分的要求。

对一个产生的离散序列作傅立叶变换，分析其频率响应特性（给出幅频与相频特性曲线）-AdiscretesequencegeneratedfortheFouriertransformtoanalyzethefrequencyresponsecharacteristics(frequencyandamplitudegivenphasefrequencyresponsecurve)

《离散频谱分析校正理论与技术》旨在总结作者在离散频谱校正领域的多年研究成果，并吸取过内外的最新研究进展，系统论述了傅立叶变换，频谱分析，离散频谱分析误差产生原因和误差大小，重点讨论了谐波信号离散频谱校正的四种高精度方法，随即噪声对各种离散频谱校正技术精度的影响，基于复解析带通滤波齐的复调制制西化选带频频普分析新方法和密集频谱的校正技术，具有连续频谱成分的自由振动衰减信号的误差分析和校正技术，采用离散频谱校正技术几乎可以完全消除谐波信号离散傅立叶变换频率，幅值和相位误差。

我自己已经跑过了，非常好用，有问题联系我

我们的一次课程设计，用matlab实现。
在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。

压缩包包含：1.C语言FFT函数库FFTW，FFTW是由麻省理工学院计算机科学实验室超级计算技术组开发的一套离散傅立叶变换(DFT)的计算库，开源、高效和标准C语言编写的代码使其得到了非常广泛的应用，Intel的数学库和Scilib(类似于Matlab的科学计算软件)都使用FFTW做FFT计算。
FFTW是计算离散Fourier变换(DFT)的快速C程序的一个完整集合。
2.Windows和Linux下的安装教程和使用教程

包括遥感图像读取NDVI主成份kt变换IHS变换聚类分离傅立叶变换

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。
从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。
在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。
线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。
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机械毕业论文www.lunwenwanjia.com在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。
二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。
作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。
传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。
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学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。
通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；
并行搜索，搜索效率高；
搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。
所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。
BP-GA混合算法的方法出发点为：经济论文www.youzhiessay.com教育论文www.hudonglunwen.com；
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（1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；
（2）用遗传算法作实现优化搜索；
（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。
BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；
（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；
（3）训练神经网络；
（4）采用遗传算法进行结构寻优；
（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。
若满足要求，计算结束；
若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。
通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。
学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小，会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。
基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。
使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；
种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。
一般取种群数目为20～100；
交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；
变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。
由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪

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。