完整可用的实现FFT算法测试源程序

资 源 简 介

完整可用的实现FFT算法测试源程序

详 情 说 明

快速傅里叶变换（FFT）与信号处理实战

FFT算法核心逻辑 通过蝶形运算实现频域分解，将O(N²)的DFT计算复杂度降至O(NlogN)。重点在于递归分治策略和旋转因子复用，适合处理非平稳信号频谱分析。

线性调频脉冲压缩 采用匹配滤波器原理，对发射的Chirp信号进行时频域相关运算。通过频域乘法替代时域卷积，利用FFT加速实现脉冲压缩，显著提高雷达距离分辨率。

双馈发电机系统仿真 建立定转子耦合模型时，通过Park变换将三相交流量转换为旋转dq坐标系分量，实现电磁转矩与无功功率的解耦控制。动态仿真需处理机电时间尺度差异问题。

流形学习应用 针对高维信号数据（如接收信号样本集），采用局部线性嵌入(LLE)或等距映射(Isomap)进行非线性降维。关键在于保持邻域拓扑结构，可用于信号特征可视化或预处理。

通信系统性能验证 通过升余弦滤波生成基带信号，添加高斯白噪声后绘制眼图评估时序抖动。误码率计算需对比原始比特流与解调结果，通常结合蒙特卡洛仿真与理论曲线验证。