matlab編程與工程應用答案

A. matlab軟體是什麼軟體有什麼用途

MATLAB是一款主要用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境的軟體。

一、MATLAB軟體的簡介：

MATLAB由美國mathworks公司所發布，主要應用方面是數值計算、可視化程序設計、互動式程序設計等高科技計算環境。

它集數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態系統的建模和模擬等各種十分強大的功於一個易於使用、便於觀察的視窗之內，可以為科學研究與工程設計等工作以及其他需要進行有效數值計算的眾多科學任務提供了一種具體而又全面的解決方法。

同時，MATLAB還在很大程度上擺脫了傳統非互動式程序設計語言的編輯模式，代表了當今國際科學計算軟體的先進水平。

二、MATLAB的主要功能有以下幾個方面：

1、進行數值分析。

2、可以帶入數值和符號並進行相關計算。

3、在工程方面，還可以利用科學的方法繪制復雜精確的圖像。

4、運用於控制系統時，可以進行設計與模擬等內容。

5、在面對數字圖像時，可以對圖像進行處理，編輯圖像的內容。

6、可以對數字信號進行處理。

7、在通訊系統中，可以完成設計與模擬等任務。

8、除了工程領域之外，還可以應用於財務與金融工程的分析與模擬等工作。

(1)matlab編程與工程應用答案擴展閱讀：

MATLAB在使用時，顯現出以下強大的優勢特點：

1、利用強大的數值計算及符號計算功能，能使用戶直觀簡便地進行繁雜的數學運算分析。

2、MATLAB具有全面、強大的圖形處理功能，可以輕易實現計算結果和編程的可視化。

3、MATLAB的用戶界面十分簡潔，接近數學表達式的自然化語言，使學習者可以很輕松地學習並掌握。

4、MATLAB內部備有功能豐富的應用工具箱，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

B. matlab怎麼搜題

不可以直接搜，需要用到添加工具箱到matlab搜索路徑，要不用代碼，要不用界面才可以使用。

重要功能

1、MATLAB®：MATLAB語言的單元測試框架。

2、Trading Toolbox™：一款用於訪問價格並將訂單發送到交易系統的新產品。

3、Financial Instruments Toolbox™：赫爾-懷特、線性高斯和LIBOR市場模型的校準和Monte Carlo模擬。

4、Image Processing Toolbox™：使用有效輪廓進行圖像分割、對10個函數實現C代碼生成，對11個函數使用GPU加速。

5、Image Acquisition Toolbox™：提供了用於採集圖像、深度圖和框架數據的Kinect® for Windows®感測器支持。

6、Statistics Toolbox™：用於二進制分類的支持向量機（SVM）、用於缺失數據的PCA演算法和 Anderson-Darling擬合優度檢驗。

7、Data Acquisition Toolbox™：為Digilent Analog Discovery Design Kit提供了支持包。

8、Vehicle Network Toolbox™：為訪問CAN匯流排上的ECU提供XCP。

優勢特點

1、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來。

2、具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視。

3、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握。

4、功能豐富的應用工具箱（如信號處理工具箱、通信工具箱等），為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

C. matlab計算結果問題

推薦答案
傅里葉變換能將滿足一定條件的某個函數表示成三角函數（正弦和/或餘弦函數）或者它們的積分的線性組合。在不同的研究領域，傅里葉變換具有多種不同的變體形式，如連續傅里葉變換和離散傅里葉變換。最初傅里葉分析是作為熱過程的解析分析的工具被提出的。

目錄

定義中文譯名
應用
概要介紹
基本性質線性性質
頻移性質
微分關系
卷積特性
Parseval定理
傅里葉變換的不同變種連續傅里葉變換
傅里葉級數
離散傅里葉變換
時頻分析變換
數學領域整體結構
蝶形運算器的實現
FFT的地址
旋轉因子
存儲器的控制
硬體的選擇
相關書籍推薦定義 中文譯名
應用
概要介紹
基本性質 線性性質
頻移性質
微分關系
卷積特性
Parseval定理
傅里葉變換的不同變種 連續傅里葉變換
傅里葉級數
離散傅里葉變換
時頻分析變換
數學領域 整體結構
蝶形運算器的實現
FFT的地址
旋轉因子
存儲器的控制
硬體的選擇
相關書籍推薦
展開 編輯本段定義
f(t)滿足傅立葉積分定理條件時，下圖①式的積分運算稱為f(t)的傅立葉變換， ②式的積分運算叫做F(ω)的傅立葉逆變換。F(ω)叫做f(t)的象函數，f(t)叫做 F(ω)的象原函數。 傅里葉變換
① 傅里葉逆變換
②
中文譯名
Fourier transform 或Transformée de Fourier有多個中文譯名，常見的有「傅里葉變換」、「傅立葉變換」、「付立葉變換」、「傅里葉轉換」、「傅氏轉換」、「傅氏變換」、等等。為方便起見，本文統一寫作「傅里葉變換」。
編輯本段應用
傅里葉變換在物理學、電子類學科、數論、組合數學、信號處理、概率論、統計學、密碼學、聲學、光學、海洋學、結構動力學等領域都有著廣泛的應用（例如在信號處理中，傅里葉變換的典型用途是將信號分解成幅值分量和頻率分量）。
編輯本段概要介紹
概要參見：林家翹、西格爾著《自然科學中確定性問題的應用數學》，科學出版社，北京。原版書名為 C. C. Lin & L. A. Segel, Mathematics Applied to Deterministic Problems in the Natural Sciences, Macmillan Inc., New York, 1974。 * 傅里葉變換屬於諧波分析。 * 傅里葉變換的逆變換容易求出,而且形式與正變換非常類似; * 正弦基函數是微分運算的本徵函數,從而使得線性微分方程的求解可以轉化為常系數的代數方程的求解.在線性時不變的物理系統內,頻率是個不變的性質,從而系統對於復雜激勵的響應可以通過組合其對不同頻率正弦信號的響應來獲取; * 卷積定理指出:傅里葉變換可以化復雜的卷積運算為簡單的乘積運算,從而提供了計算卷積的一種簡單手段; * 離散形式的傅里葉變換可以利用數字計算機快速的算出(其演算法稱為快速傅里葉變換演算法(FFT)).
編輯本段基本性質
線性性質
兩函數之和的傅里葉變換等於各自變換之和。數學描述是：若函數f \left( x\right )和g \left(x \right)的傅里葉變換\mathcal[f]和\mathcal[g]都存在，α 和 β 為任意常系數，則\mathcal[\alpha f+\beta g]=\alpha\mathcal[f]+\beta\mathcal[g]；傅里葉變換算符\mathcal可經歸一化成為么正算符；
頻移性質
若函數f \left( x\right )存在傅里葉變換，則對任意實數 ω0，函數f(x) e^{i \omega_ x}也存在傅里葉變換，且有\mathcal[f(x)e^{i \omega_ x}]=F(\omega + \omega _0 ) 。式中花體\mathcal是傅里葉變換的作用運算元，平體F表示變換的結果（復函數），e 為自然對數的底，i 為虛數單位\sqrt；
微分關系
若函數f \left( x\right )當|x|\rightarrow\infty時的極限為0，而其導函數f'(x)的傅里葉變換存在，則有\mathcal[f'(x)]=-i \omega \mathcal[f(x)] ，即導函數的傅里葉變換等於原函數的傅里葉變換乘以因子 − iω 。更一般地，若f(\pm\infty)=f'(\pm\infty)=\ldots=f^{(k-1)}(\pm\infty)=0，且\mathcal[f^{(k)}(x)]存在，則\mathcal[f^{(k)}(x)]=(-i \omega)^ \mathcal[f] ，即 k 階導數的傅里葉變換等於原函數的傅里葉變換乘以因子( − iω)k。
卷積特性
若函數f \left( x\right )及g \left( x\right )都在(-\infty,+\infty)上絕對可積，則卷積函數f*g=\int_{-\infty}^{+\infty} f(x-\xi)g(\xi)d\xi的傅里葉變換存在，且\mathcal[f*g]=\mathcal[f]\cdot\mathcal[g] 。卷積性質的逆形式為\mathcal^[F(\omega)G(\omega)]=\mathcal^[F(\omega)]*\mathcal^[G(\omega)] ，即兩個函數乘積的傅里葉逆變換等於它們各自的傅里葉逆變換的卷積，同時還有兩個函數卷積的傅里葉逆變換等於它們各自的傅里葉逆變換的乘積。
Parseval定理
若函數f \left( x\right )可積且平方可積，則\int_{-\infty}^{+\infty} f^2 (x)dx = \frac{2\pi}\int_{-\infty}^{+\infty} |F(\omega)|^d\omega 。其中 F(ω) 是 f(x) 的傅里葉變換。
編輯本段傅里葉變換的不同變種
連續傅里葉變換
主條目：連續傅立葉變換 一般情況下,若「傅立葉變換」一詞的前面未加任何限定語，則指的是「連續傅里葉變換」。「連續傅里葉變換」將平方可積的函數f(t) 表示成復指數函數的積分或級數形式。 f(t) = \mathcal^[F(\omega)] = \frac{\sqrt{2\pi}} \int\limits_{-\infty}^\infty F(\omega) e^{i\omega t}\,d\omega. 上式其實表示的是連續傅里葉變換的逆變換，即將時間域的函數f(t)表示為頻率域的函數F(ω)的積分。反過來,其正變換恰好是將頻率域的函數F(ω)表示為時間域的函數f(t)的積分形式。一般可稱函數f(t)為原函數,而稱函數F(ω)為傅里葉變換的像函數,原函數和像函數構成一個傅立葉變換對(transform pair)。 一種對連續傅里葉變換的推廣稱為分數傅里葉變換（Fractional Fourier Transform）。 當f(t)為奇函數(或偶函數)時,其餘弦(或正弦)分量將消亡,而可以稱這時的變換為餘弦轉換(cosine transform) 或 正弦轉換(sine transform). 另一個值得注意的性質是,當f(t) 為純實函數時,F(−ω) = F(ω)*成立.
傅里葉級數
主條目：傅里葉級數 連續形式的傅里葉變換其實是傅里葉級數的推廣，因為積分其實是一種極限形式的求和運算元而已。對於周期函數，其傅里葉級數是存在的： f(x) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} F_n \,e^ , 其中Fn 為復振幅。對於實值函數，函數的傅里葉級數可以寫成： f(x) = \fraca_0 + \sum_{n=1}^\infty\left[a_n\cos(nx)+b_n\sin(nx)\right], 其中an和bn是實頻率分量的振幅。 離散時間傅里葉變換 主條目：離散時間傅里葉變換 離散傅里葉變換是離散時間傅里葉變換（DTFT）的特例（有時作為後者的近似）。DTFT在時域上離散，在頻域上則是周期的。DTFT可以被看作是傅里葉級數的逆。
離散傅里葉變換
主條目：離散傅里葉變換 為了在科學計算和數字信號處理等領域使用計算機進行傅里葉變換，必須將函數xn 定義在離散點而非連續域內，且須滿足有限性或周期性條件。這種情況下, 使用離散傅里葉變換，將函數 xn 表示為下面的求和形式： x_n = \frac1 \sum_{k=0}^ X_k e^{i\frac{2\pi} kn} \qquad n = 0,\dots,N-1 其中Xk是傅里葉振幅。直接使用這個公式計算的計算復雜度為\mathcal(n^2)，而快速傅里葉變換（FFT）可以將復雜度改進為\mathcal(n \log n)。計算復雜度的降低以及數字電路計算能力的發展使得DFT成為在信號處理領域十分實用且重要的方法。 在阿貝爾群上的統一描述 以上各種傅里葉變換可以被更統一的表述成任意局部緊致的阿貝爾群上的傅里葉變換。這一問題屬於調和分析的范疇。在調和分析中, 一個變換從一個群變換到它的對偶群(al group)。此外，將傅里葉變換與卷積相聯系的卷積定理在調和分析中也有類似的結論。傅里葉變換的廣義理論基礎參見龐特里雅金對偶性（英文版）中的介紹。
時頻分析變換
主條目：時頻分析變換 小波變換，chirplet轉換和分數傅里葉轉換試圖得到時間信號的頻率信息。同時解析頻率和時間的能力在數學上受不確定性原理的限制。 傅里葉變換家族 下表列出了傅里葉變換家族的成員. 容易發現,函數在時(頻)域的離散對應於其像函數在頻(時)域的周期性.反之連續則意味著在對應域的信號的非周期性. 變換 時間 頻率 連續傅里葉變換 連續, 非周期性 連續, 非周期性 傅里葉級數 連續, 周期性 離散, 非周期性 離散時間傅里葉變換 離散, 非周期性 連續, 周期性 離散傅里葉變換 離散, 周期性 離散, 周期性 傅里葉變換的基本思想首先由法國學者傅里葉系統提出，所以以其名字來命名以示紀念。 從現代數學的眼光來看，傅里葉變換是一種特殊的積分變換。它能將滿足一定條件的某個函數表示成正弦基函數的線性組合或者積分。在不同的研究領域，傅里葉變換具有多種不同的變體形式，如連續傅里葉變換和離散傅里葉變換。 傅立葉變換屬於調和分析的內容。"分析"二字，可以解釋為深入的研究。從字面上來看，"分析"二字，實際就是"條分縷析"而已。它通過對函數的"條分縷析"來達到對復雜函數的深入理解和研究。從哲學上看，"分析主義"和"還原主義"，就是要通過對事物內部適當的分析達到增進對其本質理解的目的。比如近代原子論試圖把世界上所有物質的本源分析為原子，而原子不過數百種而已，相對物質世界的無限豐富，這種分析和分類無疑為認識事物的各種性質提供了很好的手段。
編輯本段數學領域
盡管最初傅立葉分析是作為熱過程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的還原論和分析主義的特徵。"任意"的函數通過一定的分解，都能夠表示為正弦函數的線性組合的形式，而正弦函數在物理上是被充分研究而相對簡單的函數類，這一想法跟化學上的原子論想法何其相似！奇妙的是,現代數學發現傅立葉變換具有非常好的性質,使得它如此的好用和有用,讓人不得不感嘆造物的神奇: 1. 傅立葉變換是線性運算元,若賦予適當的范數,它還是酉運算元; 2. 傅立葉變換的逆變換容易求出,而且形式與正變換非常類似; 3. 正弦基函數是微分運算的本徵函數,從而使得線性微分方程的求解可以轉化為常系數的代數方程的求解.在線性時不變的物理系統內,頻率是個不變的性質,從而系統對於復雜激勵的響應可以通過組合其對不同頻率正弦信號的響應來獲取; 4. 著名的卷積定理指出:傅立葉變換可以化復雜的卷積運算為簡單的乘積運算,從而提供了計算卷積的一種簡單手段; 5. 離散形式的傅立葉變換可以利用數字計算機快速的算出(其演算法稱為快速傅立葉變換演算法(FFT)). 正是由於上述的良好性質,傅里葉變換在物理學、數論、組合數學、信號處理、概率、統計、密碼學、聲學、光學等領域都有著廣泛的應用。 有関傅立葉變換的FPGA實現 傅立葉變換是數字信號處理中的基本操作，廣泛應用於表述及分析離散時域信號領域。但由於其運算量與變換點數N的平方成正比關系，因此，在N較大時，直接應用DFT演算法進行譜變換是不切合實際的。然而，快速傅立葉變換技術的出現使情況發生了根本性的變化。本文主要描述了採用FPGA來實現2k／4k／8k點FFT的設計方法。
整體結構
一般情況下，N點的傅立葉變換對為： 其中，WN＝exp(－2pi／N)。X(k)和x(n)都為復數。與之相對的快速傅立葉變換有很多種,如DIT(時域抽取法)、DIF（頻域抽取法）、Cooley－Tukey和Winograd等。對於2n傅立葉變換，Cooley－Tukey演算法可導出DIT和DIF演算法。本文運用的基本思想是Cooley－Tukey演算法，即將高點數的傅立葉變換通過多重低點數傅立葉變換來實現。雖然DIT與DIF有差別，但由於它們在本質上都是一種基於標號分解的演算法，故在運算量和演算法復雜性等方面完全一樣，而沒有性能上的優劣之分，所以可以根據需要任取其中一種，本文主要以DIT方法為對象來討論。 N＝8192點DFT的運算表達式為： 式中，m＝(4n1＋n2)(2048k1＋k2)(n＝4n1＋n2，k＝2048k1＋k2)其中n1和k2可取0,1,．．．,2047,k1和n2可取0,1,2,3。 由式（3）可知，8k傅立葉變換可由4×2k的傅立葉變換構成。同理，4k傅立葉變換可由2×2k的傅立葉變換構成。而2k傅立葉變換可由128×16的傅立葉變換構成。128的傅立葉變換可進一步由16×8的傅立葉變換構成，歸根結底，整個傅立葉變換可由基2、基4的傅立葉變換構成。2k的FFT可以通過5個基4和1個基2變換來實現；4k的FFT變換可通過6個基4變換來實現；8k的FFT可以通過6個基4和1個基2變換來實現。也就是說：FFT的基本結構可由基2／4模塊、復數乘法器、存儲單元和存儲器控制模塊構成，其整體結構如圖1所示。 圖1中，RAM用來存儲輸入數據、運算過程中的中間結果以及運算完成後的數據，ROM用來存儲旋轉因子表。蝶形運算單元即為基2／4模塊，控制模塊可用於產生控制時序及地址信號，以控制中間運算過程及最後輸出結果。
蝶形運算器的實現
基4和基2的信號流如圖2所示。圖中，若A＝r0＋j＊i0，B＝r1＋j＊i1，C＝r2＋j＊i2，D＝r3＋j＊i3是要進行變換的信號，Wk0＝c0＋j＊s0＝1，Wk1＝c1＋j＊s1，Wk2＝c2＋j＊s2，Wk3＝c3＋j＊s3為旋轉因子，將其分別代入圖2中的基4蝶形運算單元，則有： A′＝[r0＋(r1×c1－i1×s1)＋(r2×c2－i2×s2)＋(r3×c3－i3×s3)]＋j[i0＋(i1×c1＋r1×s1)＋(i2×c2＋r2×s2)＋(i3×c3＋r3×s3)]? （4） B′＝[r0＋(i1×c1＋r1×s1)－(r2×c2－i2×s2)－(i3×c3＋r3×s3)]＋j[i0－(r1×c1－i1×s1)－(i2×c2＋r2×s2)＋(r3×c3－i3×s3)] (5） C′＝[r0－(r1×c1－i1×s1)＋(r2×c2－i2×s2)－(r3×c3－i3×s3)]＋j[i0－(i1×c1＋r1×s1)＋(i2×c2＋r2×s2)－(i3×c3＋r3×s3)] （6） D′＝[r0－(i1×c1＋r1×s1)－(r2×c2－i2×s2)＋(i3×c3＋r3×s3)]＋j[i0＋(r1×c1－i1×s1)－(i2×c2＋r2×s2)－(r3×c3－i3×s3)]? （7） 而在基2蝶形中，Wk0和Wk2的值均為1，這樣，將A，B，C和D的表達式代入圖2中的基2運算的四個等式中，則有： A′＝r0＋(r1×c1－i1×s1)＋j[i0＋(i1×c1＋r1×s1)]? （8） B′＝r0－ (r1×c1－i1×s1)＋j[i0－(i1×c1＋r1×s1)] （9） C′＝r2＋(r3×c3－i3×s3)＋j[i0＋(i3×c3＋r3×s3)]? （10） D′＝r2－(r3×c3－i3×s3)＋j[i0－(i3×c3＋r3×s3)]? （11） 在上述式（4）～（11）中有很多類同項，如i1×c1＋r1×s1和r1×c1－i1×s1等，它們僅僅是加減號的不同，其結構和運算均類似，這就為簡化電路提供了可能。同時，在蝶形運算中，復數乘法可以由實數乘法以一定的格式來表示，這也為設計復數乘法器提供了一種實現的途徑。 以基4為例，在其運算單元中，實際上只需做三個復數乘法運算，即只須計算BWk1、CWk2和DWk3的值即可，這樣在一個基4蝶形單元裡面，最多隻需要3個復數乘法器就可以了。在實際過程中，在不提高時鍾頻率下，只要將時序控制好?便可利用流水線（Pipeline）技術並只用一個復數乘法器就可完成這三個復數乘法，大大節省了硬體資源。 圖2 基2和基4蝶形演算法的信號流圖
FFT的地址
FFT變換後輸出的結果通常為一特定的倒序,因此，幾級變換後對地址的控制必須准確無誤。 倒序的規律是和分解的方式密切相關的，以基8為例，其基本倒序規則如下： 基8可以用2×2×2三級基2變換來表示，則其輸入順序則可用二進制序列（n1 n2 n3）來表示，變換結束後，其順序將變為（n3 n2 n1），如：X?011 → x?110 ，即輸入順序為3，輸出時順序變為6。 更進一步，對於基16的變換，可由2×2×2×2，4×4，4×2×2等形式來構成，相對於不同的分解形式，往往會有不同的倒序方式。以4×4為例，其輸入順序可以用二進制序列（n1 n2 n3n4）來表示變換結束後，其順序可變為（（n3 n4）（n1 n2）），如： X?0111 → x?1101 。即輸入順序為7，輸出時順序變為13。 在2k／4k／8k的傅立葉變換中，由於要經過多次的基4和基2運算，因此，從每次運算完成後到進入下一次運算前，應對運算的結果進行倒序，以保證運算的正確性。
旋轉因子
N點傅立葉變換的旋轉因子有著明顯的周期性和對稱性。其周期性表現為： FFT之所以可使運算效率得到提高，就是利用 FFT之所以可使運算效率得到提高，就是利用了對稱性和周期性把長序列的DFT逐級分解成幾個序列的DFT，並最終以短點數變換來實現長點數變換。 根據旋轉因子的對稱性和周期性，在利用ROM存儲旋轉因子時，可以只存儲旋轉因子表的一部分，而在讀出時增加讀出地址及符號的控制，這樣可以正確實現FFT。因此,充分利用旋轉因子的性質，可節省70％以上存儲單元。 實際上，由於旋轉因子可分解為正、餘弦函數的組合，故ROM中存的值為正、餘弦函數值的組合。對2k／4k／8k的傅立葉變換來說，只是對一個周期進行不同的分割。由於8k變換的旋轉因子包括了2k／4k的所有因子，因此，實現時只要對讀ROM的地址進行控制，即可實現2k／4k／8k變換的通用。
存儲器的控制
因FFT是為時序電路而設計的，因此，控制信號要包括時序的控制信號及存儲器的讀寫地址，並產生各種輔助的指示信號。同時在計算模塊的內部，為保證高速，所有的乘法器都須始終保持較高的利用率。這意味著在每一個時鍾來臨時都要向這些單元輸入新的操作數，而這一切都需要控制信號的緊密配合。 為了實現FFT的流形運算，在運算的同時，存儲器也要接收數據。這可以採用乒乓RAM的方法來完成。這種方式決定了實現FFT運算的最大時間。對於4k操作，其接收時間為4096個數據周期，這樣?FFT的最大運算時間就是4096個數據周期。另外，由於輸入數據是以一定的時鍾為周期依次輸入的，故在進行內部運算時，可以用較高的內部時鍾進行運算，然後再存入RAM依次輸出。 為節省資源，可對存儲數據RAM採用原址讀出原址寫入的方法，即在進行下一級變換的同時，首先應將結果回寫到讀出數據的RAM存貯器中；而對於ROM，則應採用與運算的數據相對應的方法來讀出存儲器中旋轉因子的值。 在2k／4k／8k傅立葉變換中，要實現通用性，控制器是最主要的模塊。2k、4k、8k變換具有不同的內部運算時間和存儲器地址，在設計中，針對不同的點數應設計不同的存儲器存取地址，同時，在完成變換後，還要對開始輸出有用信號的時刻進行指示。
硬體的選擇
本設計的硬體實現選用的是現場可編程門陣列(FPGA)來滿足較高速度的需要。本系統在設計時選用的是ALTERA公司的STRATIX晶元，該晶元中包含有DSP單元，可以完成較為耗費資源的乘法器單元。同時，該器件也包含有大量存儲單元，從而可保證旋轉因子的精度。 除了一些專用引腳外，FPGA上幾乎所有的引腳均可供用戶使用，這使得FPGA信號處理方案具有非常好的I／O帶寬。大量的I／O引腳和多塊存儲器可使設計獲得優越的並行處理性能。其獨立的存儲塊可作為輸入／工作存儲區和結果的緩存區，這使得I／O可與FFT計算同時進行。在實現的時間方面，該設計能在4096個時鍾周期內完成一個4096點的FFT。若採用10MHz的輸入時鍾，其變換時間在200μs左右。而由於最新的FPGA使用了MultiTrack互連技術，故可在250MHz以下頻率穩定地工作，同時，FFT的實現時間也可以大大縮小。 FFT運算結果的精度與輸入數據的位數及運算過程中的位數有關，同時和數據的表示形式也有很大關系。一般來說，浮點方式比定點方式精度高。而在定點計算中，存儲器數據的位數越大，運算精度越高，使用的存儲單元和邏輯單元也越多。在實際應用中，應根據實際情況折衷選擇精度和資源。本設計通過MATLAB進行模擬證明：其實現的變換結果與MATLAB工具箱中的FFT函數相比，信噪比可以達到65db以上，完全可以滿足一般工程的實際應用要求

D. 什麼是MATLAB語言 程序設計應用有什麼用途

MATLAB是一種計算機語言，用於演算法開發、數據分析等。

MATLAB是一種用於演算法開發、數據分析、可視化和數值計算的程序設計環境，成為「科學計算的語言」。Simulink是一種框圖環境，可用於對多域動態系統和嵌入式系統進行方針和基於模型設計。

MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來解算問題要比用C，FORTRAN等語言完成相同的事情簡捷得多，並且MATLAB也吸收了像Maple等軟體的優點，使MATLAB成為一個強大的數學軟體。

(4)matlab編程與工程應用答案擴展閱讀

優點

1、最快的數學和計算平台，尤其是向量化運算/線性矩陣代數。

2、適合所有數學和交易領域的商業級軟體。

3、腳本簡短，但高度集成了所有包。

4、擁有圖和互動式圖表的最佳可視化。

5、具備良好測試和支持。

6、易於管理多線程支持和垃圾收集。

7、最好的調試器 。