
【计】 fast Fourier transform; FFT
快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT) 是一种高效计算离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)及其逆变换的算法。它将信号从时域(时间维度)转换到频域(频率维度),揭示信号中不同频率成分的强度与相位信息。以下是详细解释:
数学本质
FFT 通过分解DFT矩阵因子,将复杂度从 $O(N)$ 降至 $O(N log N)$,大幅提升计算效率。其数学基础为:
$$ Xk = sum{n=0}^{N-1} x_n cdot e^{-i 2pi k n / N} $$
其中 $x_n$ 是时域采样点,$X_k$ 是频域分量,$N$ 为采样点数。
算法原理
采用分治策略(如Cooley-Tukey算法),将DFT分解为较小规模的子问题递归求解,利用旋转因子(twiddle factors)的周期性减少重复计算。
英文定义
"FFT is an algorithm that computes the discrete Fourier transform (DFT) of a sequence, or its inverse, with reduced complexity."
—— Introduction to Algorithms (Cormen et al.), MIT Press.
中文定义
“快速傅里叶变换是高效计算离散傅里叶变换的算法,通过分治策略降低计算量。”
——《数字信号处理》(丁玉美),西安电子科技大学出版社.
特性 | DFT(直接计算) | FFT |
---|---|---|
计算复杂度 | $O(N)$ | $O(N log N)$ |
实时性 | 低速,适合小规模数据 | 高速,支持实时处理 |
硬件需求 | 高内存与算力 | 资源优化,嵌入式友好 |
FFT 作为现代数字技术的基石,其理论严谨性与工程实用性共同奠定了其在信号处理领域的核心地位。
快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)是一种高效计算离散傅里叶变换(DFT)的算法,主要用于将信号从时域转换到频域。以下是分点解释:
FFT通过优化计算步骤,将DFT的时间复杂度从$O(N)$降低到$O(N log N)$,极大提升了信号处理效率。例如,当$N=1024$时,计算量从约百万次骤减至万次。
DFT定义为: $$ Xk = sum{n=0}^{N-1} x_n cdot e^{-i 2pi k n / N} $$ FFT利用分治法将DFT分解为更小的子问题:
1965年由库利(J.W. Cooley)和图基(J.W. Tukey)提出,但类似算法早在高斯的手稿中已有雏形。现代衍生出多种变体:
FFT的突破性在于:将抽象频域分析转化为可实时处理的技术,成为数字时代的基石之一。其实现代码通常不足50行,但深刻影响了从WiFi到MRI的现代科技。
奥维德的部份分期摊还抵押借款道德要求等式滇紫草多糖醛酸二价铅的非法闯入会计基本数据脚气竞争素空气气化脱臭勒来因氏径联合生存者年金临床医学硫酸酚酯酶粒心卵圆口萘-1,5-二磺酸年度检修铌酸球果缺席属性示范公约十三烯二酸顺序器瓦耳代尔氏层微伏唯恐的