using MathCore.DSP;              // Основные типы
using MathCore.DSP.FFT;          // FFT‑алгоритмы
using MathCore.DSP.Filters;      // Фильтры
using MathCore.DSP.Windows;      // Оконные функции

// Допустим есть сигнал
double[] signal = GetInputSamples(); // Получаем массив выборок (пользовательский метод) // получаем данные
int n = signal.Length;               // Длина сигнала // сохраняем длину

// Применим окно Хэнна для снижения утечек спектра
var window = Window.Hann(n);         // Генерируем окно Хэнна // создаём окно
for (var i = 0; i < n; i++)          // Применяем окно к сигналу // применяем окно
    signal[i] *= window[i];          // Умножаем на окно // масштабируем

// Выполним прямое FFT
var spectrum = FFT.RealFFT(signal);  // Расчёт комплексного спектра // считаем спектр

// Получим амплитудный спектр
var amplitudes = spectrum.GetAmplitudes(); // Амплитуды гармоник // извлекаем амплитуды

// Спроектируем низкочастотный FIR‑фильтр
double sampleRate = 48000;           // Частота дискретизации Гц // задаём частоту
double cutoff = 5000;                // Частота среза Гц // задаём срез
int order = 127;                     // Порядок фильтра (количество коэффициентов - 1) // задаём порядок
var fir = FirFilter.LowPass(order, cutoff, sampleRate, WindowType.Blackman); // Создаём фильтр // проектируем FIR

// Применим фильтр к исходному сигналу
var filtered = fir.Process(signal);  // Фильтрация // применяем фильтр

// Обратное FFT для восстановления (пример для модифицированного спектра)
var restored = FFT.RealInverseFFT(spectrum, n); // Обратное преобразование // обратное FFT

using MathCore.DSP.Operations; // Предположим модуль операций

double[] a = { 1, 2, 3, 4 };          // Первый сигнал // данные A
double[] b = { 0.25, 0.5, 0.25 };     // Импульсная характеристика фильтра // данные B

var convolution = Convolution.Linear(a, b); // Линейная свёртка // выполняем свёртку

// Быстрый расчёт амплитудного спектра
var amplitudes = FFT.RealFFT(samples).GetAmplitudes(); // Получаем массив амплитуд