1. 基2—fft算法的软件实现(MATLAB代码)
参考网络： clc; clear all; close all; x=ones(1,128); %输入的信号，自己可以改变 %整体运用原位计算 m=nextpow2(x);N=2^m; % 求x的长度对应的2的最低幂次m if length(x)<N x=[x,zeros(1,N-length(x))]; % 若x的长度不是2的幂，补零到2的整数幂 end nxd=bin2dec(fliplr(dec2bin([1:N]-1,m)))+1; % 求1:2^m数列序号的倒序 y=x(nxd); % 将x倒序排列作为y的初始值 for mm=1:m % 将DFT作m次基2分解,从左到右，对每次分解作DFT运算,共做m级蝶形运算，每一级都有2^(mm-1)个蝶形结 Nz=2^mm;u=1; % 旋转因子u初始化为WN^0=1 WN=exp(-i*2*pi/Nz); % 本次分解的基本DFT因子WN=exp(-i*2*pi/Nz) for j=1:Nz/2 % 本次跨越间隔内的各次蝶形运算,在进行第mm级运算时需要2^(mm-1)个 蝶形 for k=j:Nz:N % 本次蝶形运算的跨越间隔为Nz=2^mm kp=k+Nz/2; % 蝶形运算的两个因子对应单元下标的关系 t=y(kp)*u; % 蝶形运算的乘积项 y(kp)=y(k)-t; % 蝶形运算 y(k)=y(k)+t; % 蝶形运算 end u=u*WN; % 修改旋转因子,多乘一个基本DFT因子WN end end y y1=fft(x) %自己编的FFT跟直接调用的函数运算以后的结果进行对比
2. 智能算法通过什么软件实现
只需要MATLAB就可以了，算法的研究通常是需要在测试模型上进行有效性验证的，公认的一些测试模型用MATLAB比较容易实现，而且算法研究涉及到大量的矩阵运算，因此如果做算法研究的话，MATLAB肯定是你主要的使用工具
3. 深度学习算法应用什么软件实现
使用 C 语言，用Code Blocks开发环境，因为这个开发环境是开源的，用户界面好，免费使用，适用的Windows版本比较多，而且，C 与 C++都可以。
4. 对同一算法的软件实现性能，与硬件实现的性能怎么进行对比，或者说他们的实现时间进行对比。
你的问题，我不是很明白。姑且说一说，从软件编程的角度上说不同的算法在CPU执行时，区别在于对寄存器的调用上是不同的，而且对于运算上来说同样的数据量在不同处理级别下，效率也是不同的，所以虽然多种算法能达到同一结果但效率不同，所耗费的时间周期也就不同。
另外纠正一下，我们一般只讨论算法的运算效率，而不是讨论耗费的时间周期，因为同一算法在不同机器或者说cpu上所耗费的时间周期不同，和硬件效能成反比，但预算效率一般是不变的。
不知道我的回答是不是你想了解的
5. 计算机控制算法的实现方式中硬件实现和软件实现理解
计算机控制说法的是实现的方法中用第二个实现和损件的实现的理解的过程，可以通过计算机的控制
6. 基-2fft算法的软件实现 matlab代码
% 基于Matlab的时间抽取基2FFT算法
function y=myditfft(x)
%本程序对输入序列实现DIT-FFT基2算法，点数取大于等于长度的2的幂次
%------------------------------------
% Leo's fft program(改编网上的一个程序)
%------------------------------------
m=log2(2^nextpow2(length(x))); %求的x长度对应的2的最低幂次m
N=2^m;
if length(x)<N
x=[x,zeros(1,N-length(x))]; %若长度不是2的幂，补0到2的整数幂
end
x;
%--------------------------------------------------------------------------
%对输入序列进行倒序
%如果输入序列的自然顺序号I用二进制数（例如n2n1n0）表示
%则其倒位序J对应的二进制数就是（n0n1n2），这样，在原来自然顺序时应该放x(I)的
%单元，现在倒位序后应放x(J)。
%--------------------------------------------------------------------------
%以下程序相当于以下程序:
%nxd=bin2dec(fliplr(dec2bin([1:N]-1,m)))+1; %求1：2^m数列的倒序
%y=x(nxd); %将倒序排列作为初始值
%--------------------------------------------------------------------------
NV2=N/2;
NM1=N-1;
I=0;
J=0;
while I<NM1
if I<J
T=x(J+1);
x(J+1)=x(I+1);
x(I+1)=T;
end
K=NV2;
while K<=J
J=J-K;
K=K/2;
end
J=J+K;
I=I+1;
end
x;
%--------------------------------------------------------------------------
%以下程序解释:
%第一级从x(0)开始,跨接一阶蝶形,再取每条对称
%第二级从x(0)开始,跨接两阶蝶形,再取每条对称
%第m级从x(0)开始,跨接2^(m-1)阶蝶形,再取每条对称....
%--------------------------------------------------------------------------
for mm=1:m %将DFT做m次基2分解，从左到右，对每次分解作DFT运算
Nmr=2^mm;
u=1; %旋转因子u初始化
WN=exp(-j*2*pi/Nmr); %本次分解的基本DFT因子WN＝exp(-i*2*pi/Nmr)
for n=1:Nmr/2 %本次跨越间隔内的各次碟形运算
for k=n:Nmr:N %本次碟形运算的跨越间隔为Nmr=2^mm
kp=k+Nmr/2; %确定碟形运算的对应单元下标(对称性)
t=x(kp)*u; %碟形运算的乘积项
x(kp)=x(k)-t; %碟形运算的加法项
x(k)=x(k)+t;
end
u=u*WN; %修改旋转因子，多乘一个基本DFT因子WN
end
end
y=x; %输出
7. 智能算法可以用lingo软件实现吗请举例说明。
智能算法和传统算法并不是互不相关，所谓的智能算法只是采用一些自适应的思想或原则，但最后求解方法肯定仍是最优化上的方法。因此我认为LINGO是可以做到智能算法的编程的，只不过可能相较自带智能算法模块（比如遗传算法）的MATLAB显得比较麻烦。
8. 加密算法仿真一般可以用什么软件实现
绝对给力嘚，原创！
9. 什么叫算法软件,逻辑软件,系统软件
摘要 就描述，实际都差不多。只不过是一个分类的说法。
10. 请问matlab控制算法如何在软件中实现例如控制机械臂的神经网络算法，虽然能在matlab上实现
BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数
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BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数