DSP.js

在浏览器中，通过将DSP.js作为全局变量公开，您可以使用其Matlab源代码实现DFT。用法示例包括： var ft = new DSP.DFT(waveValues.length); 欲了解详细使用方法，请查看DSP.js的官方文档。

基于 MATLAB 的 DSP 调试方法挺适合需要在 PC 端快速验证算法逻辑的开发者，尤其是搞嵌入式 DSP 开发的。借助 MATLAB 的CCSLink工具，能直接在 MATLAB 里调试 DSP 芯片，像读写 C 变量、实时数据交换这些操作都能搞定，响应也挺快。MATLAB 和 CCS 之间的桥梁就是CCSLink，搞定连接后，你甚至能在 MATLAB 里像调 Python 脚本一样操作 DSP。多核系统？它也支持。想切换不同 DSP 目标？也行，选择挺灵活。调试流程嘛，先连上 CCS，建个CCS 对象，就能愉快地操作 DSP 变量。像是读取某个寄存器值、改个内存数据、看个中间结果，都不

SQLite在JavaScript中的移植版本。

MathWorks官网提供的英文版DSP入门教程，涵盖了MATLAB在信号处理中的应用和基础知识。

Node.js + Express 提供了便捷的开发工具，无需繁琐操作即可获取源代码。

Goertzel算法是数字信号处理（DSP）中的一项技术，为有效评估离散傅里叶变换（DFT）的各个项提供了一种方法。我创建了一个具有多个频率f0，f1和f2的正弦波，并加了一些白噪声。之后，我将Goertzel功能应用于嘈杂的信号，计算了每个频率的检测概率，并绘制了平均概率与检测到的所有频率的关系图。

1. 引言 本项目实现了FFT算法，利用MATLAB对DSP进行处理。 2. FFT算法概述 FFT（快速傅里叶变换）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）的方法，适用于信号处理和数据分析。 3. MATLAB实现步骤 3.1 数据准备 选择合适的信号数据进行FFT处理。 3.2 调用FFT函数 在MATLAB中，使用fft()函数计算FFT。 3.3 结果可视化 通过图形展示FFT结果，便于分析。 4. 结论 成功实现了基于MATLAB的FFT算法，显示了其在DSP中的应用潜力。

原版书籍附带的多语言代码（包括C语言、Fortran和Matlab等），提供详细的安装说明文件，适合学习和研究使用。

强大的日历组件，可用于日程管理和事件跟踪，轻松实现自定义和管理。

以原生的 Node.js 操作 Mongodb 实现增删改查学员信息。使用 Express 框架优化代码，让其更简洁。