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1，fft处理器什么是fft处理器

fft 一般意思是 快速傅里叶变换（FFT）算法

fft处理器什么是fft处理器

2，fft算法为什么算的快

主要是FFT很巧妙的调整了计算的顺序,使得中间的一些计算结果可以重复使用,通过这样的方式就可以降低整个算法的计算量了.至于具体是怎么实现这一点的,你可以去找一本信号处理有关的书来看看.其实原理还是很简单的.
的确不基于2^n也能算作为用户，我们可以通过命令fft(xn,m)计算任意m点（m大于等于xn的长度）的fft。你可以通过 help fft 发现fft还有很多附加参数。matlab的内核算法到底是否基于2^n，我们不需要知道。

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3，利用DSP处理数字信号的FFT傅里叶变换过程详解

采样不需要dsp去采，外面的时钟会触发AD进行采样，如果采样速度高，则先存储到fifo，fifo半满后，通知dsp读取fifo一半容量的数据，dsp对这些数据处理后再输出的输出fifo。fft变换后的数据是频谱，表示了各个频率分量的大小。如果采样速率不高，没有fifo，则由dma控制器去读取数据到dsp内部ram，通常会采用双缓冲机制，开辟两个输入buffer，两个输出buffer，cpu通常不用自己去读ad转换器采用的数据，这些体力活让dma干就行，cpu只用负责处理数据。

利用DSP处理数字信号的FFT傅里叶变换过程详解

4，FFT和功率谱的结果是什么含义

FFT：将时域波形转化为频谱功率谱：信号功率随频率的变化。http://wenku.baidu.com/view/2c57730c6c85ec3a87c2c56d.html?from=rec&pos=0&weight=11&lastweight=4&count=5
是功率谱
FFT是DFT的快速算法，得到N点离散的频谱[相当于对连续频谱0~2pi上的等间隔采样N点]功率谱：指或反映构成信号的每个频率分量的功率，一般是幅度频谱的平方

5，数字图像处理中的FFT算法是如何实现的求代码

图像 互相关算法 就是计算 两幅图像 相关系数 的 方法，常用于图像匹配。例如同一目标物，被拍了两张照片，要把两张照片“对齐",可以给出不同的对位，计算相关系数，相关系数最大的对位就是最佳对齐。相关系数计算和褶积计算可以用到傅里叶变换。fft 是快速傅里叶变换。fft 要求 离散 点 为 2 的 整次方点，例如1024，2048....,它利用系数的对称性，省去大量计算时间。关于图像匹配互相关算法，网上好像很多。fft 是老技术，程序也能找到。（随便找了一篇）图像匹配最大互相关算法的专用asic硬件实现方式研究 见参考资料。
你说的其实是如何对一个二维信号做FFT吧？去搜一个一维的FFT代码，满世界都是，然后对所有行做一次，对所有列再做一次，就搞定。
哪个语言。

6，FFT变换测谐波的原理

根据采样定理，理论上采样频率需要高于信号频率的2倍，因此要测量50次谐波，采样率至少每周波100点，一般取2的整数次幂，即128点，但实际应用中往往还要提高1~2个量级
%先做个实验fs=50*32; f=50.0;n=32;m = 21;n=1:n; t=(n-1)/fs;am=[220 0.4 10 3 6 1.5 3 1.3 2.1 0.8 1.1 0.7 0.65 0.15 1 0.06 0.4 0.02 0.03 0.003 0.01];x=zeros(1,n);p=1:21;ph=p.*0.1;for k=1 : mx=x+am(k)*cos(2*pi*f*k*t+ph(k));endy = fft(x);stem(abs(y)*2/n)然后看频谱图，理论上来说可以分析到15次谐波，和点数的关系其实体现在和采样频率的关系上，主频50hz，每周波32点，也就是采样频率50*32=1600hz，根据采样定理，最高能获得信号的频率为800hz，800hz相当于16次谐波，但是算上直流分量，就只能分析到15次；以上是理论上的，实际上，由于其他因素，譬如，采样点数太少（即采样周波）会干扰计算结果的准确性，上例中实际信号有21次谐波，所以在整周期和同步采样下，较高次谐波依然不太准确，如果改成16次，那结果就是准确的；其次，整周期和同步采样也是fft谐波分析的一大影响因素。所以，实际谐波分析时，要考虑多种因素

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