背景 FFT （Fast Fourier Transform）是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号从时域变换到频域。同时与之对应的是IFFT（Inverse Fast Fourier Transform）离散傅立叶反变换的快速算法。为掌握FFT和IFFT在MATLAB中的应用，我们需要了解FFT的基本原理。 MATLAB应用及原理 X = fft(x,N);x = ifft(X, N

文章目录 前言一、GNU Radio官方FFT弊端二、创建自定义的 C++ OOT 块1、创建 OOT 模块2、创建 OOT 块3、修改 C++ 和 CMAKE 文件4、编译及安装 OOT 块 三、测试1、grc 图2、运行结果①、时域波形对比②、频谱图对比 四、资源自取 前言 GNU Radio 自带的 FFT 模块使用起来不是很方便，这个模块要求输入和输出数据长度预先设

在matlab的一个论坛上看到的，关于fft和ifft的描述,收藏起来，避免再入坑 https://www.ilovematlab.cn/thread-332336-1-1.html

MKL的FFT和IFFT实现 MKL是Intel公司推出的一项数学库，其功能主要是用于加速矩阵运算等。最近的工作中接触到了MKL。 但你以为MKL除了加速处理矩阵就啥也不会了么？ 非也！它甚至可以进行快速傅里叶及其逆运算！简直是CS和EE领域的一大福音！ 那么它究竟怎么去完成呢？在这里我仿了一个C语言的代码，主要是做了一次FFT，再做一次IFFT，那么它的结果应该和一开始一样的。 值得一提