
【計】 fast Fourier transform; FFT
快速傅裡葉變換(Fast Fourier Transform, FFT) 是一種高效計算離散傅裡葉變換(Discrete Fourier Transform, DFT)及其逆變換的算法。它将信號從時域(時間維度)轉換到頻域(頻率維度),揭示信號中不同頻率成分的強度與相位信息。以下是詳細解釋:
數學本質
FFT 通過分解DFT矩陣因子,将複雜度從 $O(N)$ 降至 $O(N log N)$,大幅提升計算效率。其數學基礎為:
$$ Xk = sum{n=0}^{N-1} x_n cdot e^{-i 2pi k n / N} $$
其中 $x_n$ 是時域采樣點,$X_k$ 是頻域分量,$N$ 為采樣點數。
算法原理
采用分治策略(如Cooley-Tukey算法),将DFT分解為較小規模的子問題遞歸求解,利用旋轉因子(twiddle factors)的周期性減少重複計算。
英文定義
"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.
中文定義
“快速傅裡葉變換是高效計算離散傅裡葉變換的算法,通過分治策略降低計算量。”
——《數字信號處理》(丁玉美),西安電子科技大學出版社.
特性 | DFT(直接計算) | FFT |
---|---|---|
計算複雜度 | $O(N)$ | $O(N log N)$ |
實時性 | 低速,適合小規模數據 | 高速,支持實時處理 |
硬件需求 | 高内存與算力 | 資源優化,嵌入式友好 |
FFT 作為現代數字技術的基石,其理論嚴謹性與工程實用性共同奠定了其在信號處理領域的核心地位。
快速傅裡葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)是一種高效計算離散傅裡葉變換(DFT)的算法,主要用于将信號從時域轉換到頻域。以下是分點解釋:
FFT通過優化計算步驟,将DFT的時間複雜度從$O(N)$降低到$O(N log N)$,極大提升了信號處理效率。例如,當$N=1024$時,計算量從約百萬次驟減至萬次。
DFT定義為: $$ Xk = sum{n=0}^{N-1} x_n cdot e^{-i 2pi k n / N} $$ FFT利用分治法将DFT分解為更小的子問題:
1965年由庫利(J.W. Cooley)和圖基(J.W. Tukey)提出,但類似算法早在高斯的手稿中已有雛形。現代衍生出多種變體:
FFT的突破性在于:将抽象頻域分析轉化為可實時處理的技術,成為數字時代的基石之一。其實現代碼通常不足50行,但深刻影響了從WiFi到MRI的現代科技。
補充信息部份預算簿記會計記帳機材料紀錄的餘額大麗花屬單位記錄處理多機操作任務恩氏蒸餾二列布蕃腹部突出副鱗莖個人所有權罐式發汗加工外部來料加工費加壓催産素接骨木屬集中式交通管理均熱時間柯卡因煤系牡荊堿凝結處理氫化可他甯清算人證明汽相汽化抑制劑人工交換機日光性癢疹聲震損傷雙軟盤驅動器絲蟲性膿腫