FFTW, a collection of fast C routines to compute the Discrete
Fourier Transform in one or more dimensions.The fftw/ directory contains the source code for the complex transforms,
and the rfftw/ directory contains the source code for the real transforms.
This is a package to calculate Discrete Fourier/Cosine/Sine Transforms of 1-dimensional sequences of length 2^N. This package contains C and Fortran FFT codes.
DFT(Discrete Fourier Transformation)是數(shù)字信號分析與處理如圖形、語音及圖像等領域的重要變換工具，直接計算DFT的計算量與變換區(qū)間長度N的平方成正比。當N較大時，因計算量太大，直接用DFT算法進行譜分析和信號的實時處理是不切實際的。快速傅立葉變換(Fast Fourier Transformation，簡稱FFT)使DFT運算效率提高1～2個數(shù)量級。其原因是當N較大時，對DFT進行了基4和基2分解運算。FFT算法除了必需的數(shù)據(jù)存儲器ram和旋轉因子rom外，仍需較復雜的運算和控制電路單元，即使現(xiàn)在,實現(xiàn)長點數(shù)的FFT仍然是很困難。本文提出的FFT實現(xiàn)算法是基于FPGA之上的，算法完成對一個序列的FFT計算，完全由脈沖觸發(fā)，外部只輸入一脈沖頭和輸入數(shù)據(jù)，便可以得到該脈沖頭作為起始標志的N點FFT輸出結果。由于使用了雙ram，該算法是流型(Pipelined)的，可以連續(xù)計算N點復數(shù)輸入FFT，即輸入可以是分段N點連續(xù)復數(shù)數(shù)據(jù)流。采用DIF(Decimation In Frequency)-FFT和DIT(Decimation In Time)-FFT對于算法本身來說是無關緊要的，因為兩種情況下只是存儲器的讀寫地址有所變動而已，不影響算法的結構和流程，也不會對算法復雜度有何影響。
樣板 B 樹 ( B - tree )
規(guī)則 :
(1) 每個節(jié)點內(nèi)元素個數(shù)在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節(jié)點元素個數(shù)為 [1,2*MIN]
(2) 節(jié)點內(nèi)元素由小排到大, 元素不重複
(3) 每個節(jié)點內(nèi)的指標個數(shù)為元素個數(shù)加一
(4) 第 i 個指標所指向的子節(jié)點內(nèi)的所有元素值皆小於父節(jié)點的第 i 個元素
(5) B 樹內(nèi)的所有末端節(jié)點深度一樣
