abbr. 快速傅氏变换算法（Fast Fourier Transform Algorithm）
Rms algorithm and FFT algorithm have been achieved.
实现了均方根算法和FFT算法。
The fast acquisition technique using FFT was analyzed.
分析了采用FFT的快速捕获技术。
The second chapter recommends spectrum analysis with FFT.
第二章介绍了用FFT来进行谱分析；
One is the fast Fourier transform (FFT) accelerated algorithm.
一种是快速傅立叶变换(FFT)加速算法。
We figure out the problem of large data and energy leak in FFT.
针对信号谱分析计算中数据量过大，能量泄漏等问题提出了解决方案。
FFT 是快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）的缩写，它是将信号从时域转换到频域的高效算法，广泛应用于信号处理、图像分析、通信等领域。以下是详细解释：
FFT 是离散傅里叶变换（DFT）的优化算法，能将计算复杂度从 ( O(n) ) 降低到 ( O(n log n) )，极大提升计算效率。其数学表达式为： $$ Xk = sum{m=0}^{N-1} x_m cdot e^{-i 2pi k m / N} $$ 其中 ( x_m ) 是时域信号，( X_k ) 是频域分量，( N ) 为采样点数。
FFT 在不同上下文中可能有其他含义（如游戏《最终幻想战略版》的缩写），但在科学和工程领域，默认指快速傅里叶变换。若需其他解释，建议补充具体场景。
如需深入了解数学推导或代码实现，可参考信号处理教材（如《数字信号处理——原理与实现》）。
FFT是快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）的缩写，是一种高效的数字信号处理算法。下面将对FFT的例句、用法、解释、近义词和反义词等进行详细解释。
FFT算法可以用于信号处理、图像处理、声音处理、雷达信号处理、量子计算等领域。它可以将信号从时域（时间域）转换为频域，这样更容易分析信号的频率成分和特征。
FFT是一种分治算法，它可以将一个信号分成若干个频率相等的子信号，然后对每个子信号进行傅里叶变换，最后将这些子信号的变换结果合并起来得到原始信号的傅里叶变换结果。FFT算法的时间复杂度为O(NlogN)，比直接使用傅里叶变换的时间复杂度O(N^2)更快。
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