
abbr. 快速傅氏變換算法(Fast Fourier Transform Algorithm)
Rms algorithm and FFT algorithm have been achieved.
實現了均方根算法和FFT算法。
The fast acquisition technique using FFT was analyzed.
分析了采用FFT的快速捕獲技術。
The second chapter recommends spectrum analysis with FFT.
第二章介紹了用FFT來進行譜分析;
One is the fast Fourier transform (FFT) accelerated algorithm.
一種是快速傅立葉變換(FFT)加速算法。
We figure out the problem of large data and energy leak in FFT.
針對信號譜分析計算中數據量過大,能量洩漏等問題提出了解決方案。
FFT 是快速傅裡葉變換(Fast Fourier Transform)的縮寫,它是将信號從時域轉換到頻域的高效算法,廣泛應用于信號處理、圖像分析、通信等領域。以下是詳細解釋:
FFT 是離散傅裡葉變換(DFT)的優化算法,能将計算複雜度從 ( O(n) ) 降低到 ( O(n log n) ),極大提升計算效率。其數學表達式為: $$ Xk = sum{m=0}^{N-1} x_m cdot e^{-i 2pi k m / N} $$ 其中 ( x_m ) 是時域信號,( X_k ) 是頻域分量,( N ) 為采樣點數。
FFT 在不同上下文中可能有其他含義(如遊戲《最終幻想戰略版》的縮寫),但在科學和工程領域,默認指快速傅裡葉變換。若需其他解釋,建議補充具體場景。
如需深入了解數學推導或代碼實現,可參考信號處理教材(如《數字信號處理——原理與實現》)。
FFT是快速傅裡葉變換(Fast Fourier Transform)的縮寫,是一種高效的數字信號處理算法。下面将對FFT的例句、用法、解釋、近義詞和反義詞等進行詳細解釋。
FFT算法可以用于信號處理、圖像處理、聲音處理、雷達信號處理、量子計算等領域。它可以将信號從時域(時間域)轉換為頻域,這樣更容易分析信號的頻率成分和特征。
FFT是一種分治算法,它可以将一個信號分成若幹個頻率相等的子信號,然後對每個子信號進行傅裡葉變換,最後将這些子信號的變換結果合并起來得到原始信號的傅裡葉變換結果。FFT算法的時間複雜度為O(NlogN),比直接使用傅裡葉變換的時間複雜度O(N^2)更快。
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