快速傅里叶变换(fastFouriertransform),即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。
本程序以C语言为平台，实现了按时间抽取的基-2FFT算法（蝶形算法）。
具体见https://blog.csdn.net/SXGY_07/article/details/87902235
本程序以C语言为平台，实现了按时间抽取的基-2FFT算法（蝶形算法）。
具体见https://blog.csdn.net/SXGY_07/article/details/87902235
2024/4/21 18:09:07
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本设计以STM32F103为微处理器，通过I2C获取MAX30100采集的原始数据，然后通过USART通信发送到串口；
PC端利用Python的pyserial模块实时接收串口数据后，调用Matplotlib库动态显示脉搏波波形；
通过对原始数据做快速傅里叶变换后得到脉搏波的频率、直流分量、交流分量，分别代入计算公式后得到心率、血氧值，并在3.2寸电阻触摸屏显示；
通过ESP8266WiFi模块，使STM32与手机进行通信，将测量结果实时更新到手机APP上
PC端利用Python的pyserial模块实时接收串口数据后，调用Matplotlib库动态显示脉搏波波形；
通过对原始数据做快速傅里叶变换后得到脉搏波的频率、直流分量、交流分量，分别代入计算公式后得到心率、血氧值，并在3.2寸电阻触摸屏显示；
通过ESP8266WiFi模块，使STM32与手机进行通信，将测量结果实时更新到手机APP上
2024/2/14 21:07:31
45.39MB
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本书主要是为了帮助那些在非数学领域工作的专业人员理解小波这一非常数学化的高深主题，并为在更严格的数学层面上进一步学习小波奠定基础。
在这里，包含了详细的讨论与精心设计的实例、图表以及练习，为读者理解基本概念提供了循序渐进的指导。
这些基本概念包括向量空间、度量。
范数、内积，基、维数、双正交性和矩阵等，甚至还包括许多新的小波应用，如图像压缩、湍流以及模式识别！本书是一本通过大量实例讲述小波与经典信号处理之间关系的入门书籍，主要内容包括：函数与变换、采样定理、多采样率处理、快速傅里叶变换、小波变换、正交镜像滤波器、实用小波和滤波器等．除此之外，本书还包括小波的一些典型应用，如图像压缩、湍流、模式识别等。
在这里，包含了详细的讨论与精心设计的实例、图表以及练习，为读者理解基本概念提供了循序渐进的指导。
这些基本概念包括向量空间、度量。
范数、内积，基、维数、双正交性和矩阵等，甚至还包括许多新的小波应用，如图像压缩、湍流以及模式识别！本书是一本通过大量实例讲述小波与经典信号处理之间关系的入门书籍，主要内容包括：函数与变换、采样定理、多采样率处理、快速傅里叶变换、小波变换、正交镜像滤波器、实用小波和滤波器等．除此之外，本书还包括小波的一些典型应用，如图像压缩、湍流、模式识别等。
2023/12/27 3:12:35
20.91MB
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利用VC编写的matlabmex文件，实现二维非等间距快速傅里叶变换。
在matlab中可以像调用库函数一样调用nfft2。
内附有函数说明文件，及matlab测试程序.
在matlab中可以像调用库函数一样调用nfft2。
内附有函数说明文件，及matlab测试程序.
2023/12/9 4:45:46
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在这个压缩文件中包含了一个FFT类以及一个复数类，实现了快速傅里叶变换及其反变换（FFT和IFFT）以及复数的运算。
综合考虑各细节使碟形算法达到最高的效率。
头文件中还包括了FFT类的使用方法。
此算法的准确性经过多人多次验证，已是毋庸置疑了。
上传此文件是希望帮助正在学习的同志加速开发，以及希望高手们看完后不吝赐教。
综合考虑各细节使碟形算法达到最高的效率。
头文件中还包括了FFT类的使用方法。
此算法的准确性经过多人多次验证，已是毋庸置疑了。
上传此文件是希望帮助正在学习的同志加速开发，以及希望高手们看完后不吝赐教。
2023/11/15 14:01:12
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选取windows系统自带的ding.wav信号作为分析对象，在Matlab软件平台下，利用函数wavread对音频信号进行采样，记住采样频率和采样点数，听一下原始声音sound(y,fs,bits)。
（2）音频信号的频谱分析，先画出音频信号的时域波形；
然后对音频号进行快速傅里叶变换fft(y,N)，N取32768，画出信号的频谱特性，加深对频谱特性的理解。
（3）根据频谱，反演时域特性，画出时域波形。
寻找幅值最大的两个频率，此频率除以fft点数在乘以采样频率就是信号的主频，即可合成信号的时域图形，听一下声音。
（4）对原音频信号进行1024点的分段付立业分析meshgrid（5）根据主要频线合成音频，并画出时域图形，试听合成效果。
（6）采用线性插值（linspace）和傅立业反变换(fliplr,ifft)分别合成音频，并画出时域图形，试听效果。
（2）音频信号的频谱分析，先画出音频信号的时域波形；
然后对音频号进行快速傅里叶变换fft(y,N)，N取32768，画出信号的频谱特性，加深对频谱特性的理解。
（3）根据频谱，反演时域特性，画出时域波形。
寻找幅值最大的两个频率，此频率除以fft点数在乘以采样频率就是信号的主频，即可合成信号的时域图形，听一下声音。
（4）对原音频信号进行1024点的分段付立业分析meshgrid（5）根据主要频线合成音频，并画出时域图形，试听合成效果。
（6）采用线性插值（linspace）和傅立业反变换(fliplr,ifft)分别合成音频，并画出时域图形，试听效果。
2023/10/9 9:49:25
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快速傅里叶变换是应用最广泛的一种谐波检测方法，但直接利用快速傅里叶变换进行谐波检测存在较大的误差，影响谐波分析结果的准确性。
通过加汉宁窗及插值修正算法可以改善计算谐波频率、相位和幅值的准确度。
简述了电力系统谐波检测非同步采样加汉宁窗插值算法的原理，并采用巴特沃斯低通滤波器滤除高频噪声。
MATLAB仿真结果表明，加汉宁窗插值算法具有检测精度好，实现简单的优点。
通过加汉宁窗及插值修正算法可以改善计算谐波频率、相位和幅值的准确度。
简述了电力系统谐波检测非同步采样加汉宁窗插值算法的原理，并采用巴特沃斯低通滤波器滤除高频噪声。
MATLAB仿真结果表明，加汉宁窗插值算法具有检测精度好，实现简单的优点。
2023/9/16 7:19:57
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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。
2024-04-09 15:03
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