没有调用matlab自带的fft函数，而是自己编写的二维快速傅里叶变换fft程序 matlab平台

一幅二维数字图像可以用矩阵[g(m,n)]来表示，g(m,n)是图像在坐标(m,n)处的灰度级（或彩色RGB值）。也可以把g(m,n)视为一个二元函数，它的自变量为m和n，则可以用它来表示数字图像在平面上的亮度分布。矩阵可以写成下面的形式： 在上面的基础上，我们可以定义下面的二维DFT： 定义1：二维矩阵向量[g(m,n)]的2D-DFT

FFT的VHDL程序，quartus开发，有仿真数据和波形，下载到电路板里实测通过

西安交通大学数字信号处理-快速傅里叶变换FFT实验报告

一种基于mpi的FFT（快速傅里叶变换）实现 数字信号处理 DSP 离散信号分析

快速傅里叶变换的C++源代码。用matlab自带的fft进行了测试，结果数据非常吻合。最后用FFT处理了一幅位图。

快速傅里叶变换FFT算法及其应用 把一维 二维傅里叶变换通过程序实现

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。