快速傅立葉變換演算法的原理

2025-07-18 22:50:16 字數 1364 閱讀 1626

1樓:糖糖又笑了

快速傅氏變換(fft)是離散傅氏變換的快速演算法,它是根據離散傅氏變換的奇、偶、虛、實等特性,對離散傅立葉變換的演算法進行改進獲得的。它對傅氏變換的理論並沒有新的發現,但是對於在計算機系統或者說數字系統中應用離散傅立葉變換,可以說是進了一大步。

設x(n)為n項的複數序列,由dft變換,任一x(m)的計算都需要n次複數乘法和n-1次複數加法,而一次複數乘法等於四次實數乘法和兩次實數加法,一次複數加法等於兩次實數加法,即使把一次複數乘法和一次複數加法定義成一次「運算」(四次實數乘法和四次實數加法),那麼求出n項複數序列的x(m),即n點dft變換大約就需要n2次運算。當n=1024點甚至更多的時候,需要n2=1048576次運算,在fft中,利用wn的週期性和對稱性,把乙個n項序列(設n=2k,k為正整數),分為兩個n/2項的子序列,每個n/2點dft變換需要(n/2)2次運算,再用n次運算把兩個n/2點的dft變換組合成乙個n點的dft變換。這樣變換以後,總的運算次數就變成n+2(n/2)2=n+n2/2。

繼續上面的例子,n=1024時,總的運算次數就變成了525312次,節省了大約50%的運算量。而如果我們將這種「一分為二」的思想不斷進行下去,直到分成兩兩一組的dft運算單元,那麼n點的dft變換就只需要nlog2n次的運算,n在1024點時,運算量僅有10240次,是先前的直接演算法的1%,點數越多,運算量的節約就越大,這就是fft的優越性。

離散傅立葉變換(dft)和快速演算法(fft)的區別是什麼?

2樓:苑聰澹臺海兒

fft只是dft的一種計算機快速演算法,結果與dft相同。

dft可以說是是一切離散變化分析的前身,因為變化形式相似。

dft就是把時域訊號變化為頻域,以得簡明的物理含義與處理方法。

3樓:浪跡天涯的流星

fft就是dft的快速演算法, 結果是一樣的。

應該不會有這個差別。 搞不懂就貼圖看看。

這個差別在於, 補0再fft這裡0是不受你前面減mean的影響的, 所以你前面減東西相當於是減乙個矩形, 所以fft的結果相當於減乙個sa,所以就會對形狀有一些影響。 其實如果不是你選了乙個過於短的列, 也不會有這麼明顯影響的。

4樓:

fft是dft的一種快速運算,理論上沒什麼本質區別。至於補零隻會讓頻譜區分度更加明顯,不會帶來本質的變化。

樓主減去均值,只會導致dft和fft的第乙個點值減小。

樓主描述的問題應該不會出現的。

快速傅利葉變換演算法可以分為兩大類,分別是(__)、(__)?

5樓:發個

快速傅利葉變換演算法可以分為兩大類,分別是(有指數因子)(無指數因子)兩類演算法,

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