深入探析快速傅立叶变换(FFT)
快速傅里叶变换（FFT）详解
⽂中内容均为个⼈理解，如有错误请指出，不胜感激前⾔先解释⼏个⽐较容易混淆的缩写吧FMT 快速莫⽐乌斯变化—>感谢stump提供多项式复数在介绍复数之前，⾸先介绍⼀些可能会⽤到的东西(好像画的不是很标准。
)定义设a ,b 为实数，i 2=−1，形如a +bi 的数叫复数，其中i 被称为虚数单位，复数域是⽬前已知最⼤的域在复平⾯中，x 代表实数，y 轴（除原点外的点）代表虚数，从原点(0,0)到(a ,b )的向量表⽰复数a +bi模长：从原点(0,0)到点(a ,b )的距离，即√a 2+b 2幅⾓：假设以逆时针为正⽅向，从x 轴正半轴到已知向量的转⾓的有向⾓叫做幅⾓运算法则加法：因为在复平⾯中，复数可以被表⽰为向量，因此复数的加法与向量的加法相同，都满⾜平⾏四边形定则（就是上⾯那个）乘法：⼏何定义：复数相乘，模长相乘，幅⾓相加代数定义：(a +bi )∗(c +di )=ac +adi +bci +bdi 2=ac +adi +bci −bd=(ac −bd )+(bc +ad )i单位根下⽂中，默认n 为2的正整数次幂在复平⾯上，以原点为圆⼼，1为半径作圆，所得的圆叫单位圆。
以圆点为起点，圆的n 等分点为终点，做n 个向量，设幅⾓为正且最⼩的向量对应的复数为ωn ，称为n 次单位根。
根据复数乘法的运算法则，其余n −1个复数为ω2n ,ω3n ,…,ωn n 注意ω0n =ωn n =1（对应复平⾯上以x 轴为正⽅向的向量）那么如何计算它们的值呢？这个问题可以由欧拉公式解决ωk n =cos k ∗2πn +i sin k ∗2πn例如图中向量AB 表⽰的复数为8次单位根单位根的幅⾓为周⾓的1n在代数中，若z n =1，我们把z 称为n 次单位根单位根的性质ωk n =cos k2πn +i sin k 2πn （即上⾯的公式）ω2k 2n =ωk n证明：ω2k 2n =cos2k ∗2π2n +i sin2k ∗2π2n =ωk nωk +n2n =−ωk n ωn2n =cos n 2∗2πn +i sin n 2∗2πn =cos π+i sin π=−1ω0n =ωn n =1讲了这么多，貌似跟我们的正题没啥关系啊。
快速傅里叶变换的原理
快速傅里叶变换的原理快速傅里叶变换（FFT）是一种计算傅里叶变换的快速算法，它将傅里叶变换的复杂度从O(n^2)降低到O(n log n)，大大提高了计算效率。
快速傅里叶变换的原理是基于分治法和递归的思想，通过将一个长度为N的离散序列分成两个长度为N/2的子序列，然后将这些子序列分别进行快速傅里叶变换，最后再将它们合并起来，从而得到原序列的傅里叶变换结果。
快速傅里叶变换的原理可以通过以下步骤详细解释：1. 初始化：首先将输入的N个复数序列x(n)进行重排，以便使得序列中的奇数项和偶数项可以分别在计算时被独立处理。
这一步可以使用位逆序排列（bit-reversal permutation）算法来实现，将输入序列中的元素按照其二进制位反转的方法进行重新排列，使得后续计算能够高效地进行。
2. 分治处理：将N个复数序列x(n)分成两个长度为N/2的子序列，分别记为偶数项序列x_e(n)和奇数项序列x_o(n)。
分别对这两个子序列进行快速傅里叶变换，得到它们的傅里叶变换结果X_e(k)和X_o(k)。
3. 合并结果：利用蝶形算法（butterfly algorithm）将两个子序列的傅里叶变换结果X_e(k)和X_o(k)合并起来，得到原序列的傅里叶变换结果X(k)。
蝶形算法是一种迭代的方法，通过不断的蝶形运算将两个输入信号的频域信息进行合并，实现了快速的傅里叶变换。
以上三个步骤就构成了快速傅里叶变换的基本原理，通过将一个长度为N的复数序列进行分治处理，并利用蝶形算法将子序列的傅里叶变换结果合并起来，从而高效地得到原序列的傅里叶变换结果。
快速傅里叶变换的原理可以通过一个简单的例子进行解释。
假设有一个长度为8的复数序列x(n)={1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1}，我们希望计算这个序列的傅里叶变换。
首先将输入序列按照位逆序排列，得到新的序列x'(n)={1, 3, 2, 4, 4, 2, 3, 1}，然后将x'(n)分成两个长度为4的子序列x_e(n)={1, 2, 4, 3}和x_o(n)={3, 4, 2, 1}。
python 快速傅里叶变换 分解
Python 快速傅里叶变换分解快速傅里叶变换（FFT）是一种计算效率高的离散傅里叶变换算法，它在信号处理、图像处理、数据压缩等领域有着广泛的应用。
在Python 中，我们可以通过NumPy库中的fft模块来实现快速傅里叶变换，从而对信号进行频谱分析、滤波等操作。
本文将从深度和广度两个方面对Python快速傅里叶变换进行全面评估，并撰写一篇有价值的文章。
1. 概述快速傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，它可以帮助我们分析信号的频谱特性。
在Python中，通过NumPy库提供的fft模块，我们可以方便地实现快速傅里叶变换。
FFT算法的核心思想是将一个大规模离散傅里叶变换分解为若干个小规模离散傅里叶变换的求解，从而降低计算复杂度，提高了计算效率。
2. 原理在Python中，通过fft.fft()函数可以对信号进行快速傅里叶变换。
该函数接受一个一维数组作为输入，返回该数组经过傅里叶变换后的频谱结果。
除了fft.fft()函数外，fft模块还提供了fft.ifft()函数用于进行傅里叶逆变换，以及fft.fftfreq()函数用于获取频率轴。
利用这些函数，我们可以对信号进行频域分析、滤波等操作。
3. 应用快速傅里叶变换在信号处理领域有着广泛的应用。
我们可以利用FFT 算法对音频信号进行频谱分析，从而实现音频的均衡器、滤波器等效果。
在图像处理领域，FFT算法也常被用于实现图像的频域滤波和变换。
另外，FFT算法还被广泛应用于数据压缩、通信系统等领域。
4. 个人观点在我看来，Python中的快速傅里叶变换功能十分强大，不仅提供了方便的接口，还通过NumPy库实现了高效的算法。
通过学习和掌握快速傅里叶变换，我们可以更好地理解信号的频域特性，从而在信号处理、图像处理等领域中发挥更大的作用。
总结回顾通过本文的介绍，我们对Python中的快速傅里叶变换有了全面的了解。
我们从概述、原理、应用和个人观点等方面对快速傅里叶变换进行了深入探讨，同时也回顾了FFT在信号处理、图像处理等领域的重要应用。
试说明快速傅里叶变换的基本思路和原理
快速傅里叶变换的基本思路和原理一、引言快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换。
它通过将DFT计算中的复杂度从O(N^2)降低到O(N log N)，极大地提高了计算效率，成为信号处理、图像处理、通信等领域中的重要工具。
本文将介绍快速傅里叶变换的基本思路和原理，主要包括分治策略、递归实施、周期性和对称性、蝶形运算、高效算法等方面。
二、分治策略快速傅里叶变换的基本思路是将原问题分解为若干个子问题，通过对子问题的求解，逐步递归地得到原问题的解。
这种分治策略的思想来源于算法设计中的“分而治之”原则，即将一个复杂的问题分解为若干个较小的、简单的问题来处理。
在FFT中，分治策略将DFT的计算过程分为多个步骤，逐步简化问题规模，最终实现高效的计算。
三、递归实施递归是实现分治策略的一种常用方法。
在快速傅里叶变换中，递归地实施分治策略，将问题规模不断缩小，直到达到基本情况（通常是N=1或2），然后逐步推导到原问题。
递归实施使得FFT算法的代码简洁明了，易于实现和理解。
同时，递归也使得算法能够利用计算机的存储器层次结构，将计算过程中的中间结果存储起来，避免重复计算，进一步提高计算效率。
四、周期性和对称性在快速傅里叶变换中，利用了离散傅里叶变换的周期性和对称性。
周期性是指DFT的结果具有周期性，即对于输入序列x[n]，其DFT的结果X[k]具有N的周期性。
对称性是指DFT的结果具有对称性，即对于输入序列x[n]，其DFT的结果X[k]具有对称性。
这些性质在FFT算法中得到了广泛应用，它们有助于简化计算过程，提高计算效率。
例如，在蝶形运算中，利用周期性和对称性可以避免某些不必要的计算，从而减少运算量。
五、蝶形运算蝶形运算是快速傅里叶变换中的基本运算单元。
它利用离散傅里叶变换的周期性和对称性，将多个复数相加和相乘组合在一起，形成一个类似蝴蝶形状的运算流程。
蝶形运算的复杂度为O(log N)，是实现快速傅里叶变换的关键步骤之一。
快速傅里叶变换优缺点
快速傅里叶变换优缺点快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DFT）。
FFT算法的优点是速度快，计算复杂度低，适用于大规模数据处理。
然而，FFT算法也存在一些缺点，如精度问题和实现复杂度高等。
优点：1.速度快：FFT算法的时间复杂度为O(nlogn)，相比于暴力计算DFT 的O(n^2)时间复杂度，FFT算法的速度更快。
因此，FFT算法适用于大规模数据处理，如数字信号处理、图像处理等领域。
2.计算复杂度低：FFT算法的计算复杂度低，可以在较短的时间内完成大量数据的处理。
这使得FFT算法成为了许多科学计算和工程应用中的重要工具。
3.适用性广：FFT算法不仅适用于数字信号处理和图像处理等领域，还可以应用于其他领域，如计算机视觉、机器学习、量子计算等。
缺点：1.精度问题：FFT算法在计算过程中可能会出现精度问题。
这是因为FFT算法需要对浮点数进行离散化处理，从而可能导致精度损失。
为了解决这个问题，可以采用高精度计算或者使用其他算法。
2.实现复杂度高：FFT算法的实现复杂度较高，需要一定的数学基础和编程技能。
此外，FFT算法的实现还需要考虑数据的存储方式、计算精度等问题，这增加了实现的难度。
3.数据长度限制：FFT算法的计算速度和精度都与数据长度有关。
当数据长度过大时，FFT算法的计算速度会变慢，精度也会受到影响。
因此，FFT算法的应用受到了数据长度的限制。
综上所述，FFT算法是一种高效的算法，具有速度快、计算复杂度低、适用性广等优点。
然而，FFT算法也存在一些缺点，如精度问题、实现复杂度高和数据长度限制等。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的算法，以达到最佳的计算效果。
详解FFT(快速傅里叶变换FFT
knN W N N第四章 快速傅里叶变换有限长序列可以通过离散傅里叶变换(DFT)将其频域也离散化成有限长 序列.但其计算量太大,很难实时地处理问题,因此引出了快速傅里叶变换 (FFT). 1965 年，Cooley 和 Tukey 提出了计算离散傅里叶变换（DFT ）的快 速算法，将 DFT 的运算量减少了几个数量级。
从此，对快速傅里叶变换（FFT ） 算法的研究便不断深入，数字信号处理这门新兴学科也随 FFT 的出现和发 展而迅速发展。
根据对序列分解与选取方法的不同而产生了 FFT 的多种算 法，基本算法是基２DIT 和基２DIF 。
FFT 在离散傅里叶反变换、线性卷积 和线性相关等方面也有重要应用。
快速傅里叶变换（FFT ）是计算离散傅里叶变换（DFT ）的快速算法。
DFT 的定义式为N −1X (k ) = ∑ x (n )W NR N (k )n =0在所有复指数值 W kn 的值全部已算好的情况下，要计算一个 X (k ) 需要 N 次复数乘法和 N －1 次复数加法。
算出全部 N 点 X (k ) 共需 N 2次复数乘法和 N ( N − 1) 次复数加法。
即计算量是与 N 2成正比的。
FFT 的基本思想：将大点数的 DFT 分解为若干个小点数 DFT 的组合， 从而减少运算量。
W N 因子具有以下两个特性，可使 DFT 运算量尽量分解为小点数的 DFT运算：（1） 周期性：( k + N ) nN= W kn= W ( n + N ) k（2） 对称性：W( k + N / 2 )= −W kNN利用这两个性质，可以使 DFT 运算中有些项合并，以减少乘法次数。
例子：求当N＝4 时，X(2)的值4 NNN3∑44444X (2) = n =0x (n )W 2 n = x (0)W 0 + x (1)W 2 + x (2)W 4 + x (3)W 6= [ x (0) + x (2)]W 0 + [ x (1) + x (3)]W 2(周期性)4＝[ x (0) + x (2)]－[ x (1) + x (3)]W 04(对称性)通过合并，使乘法次数由 4 次减少到 1 次，运算量减少。
快速傅里叶变换的意义
快速傅里叶变换的意义快速傅里叶变换（FFT）是一种用于将信号从时域转换成频域的算法。
它通过利用傅里叶变换的对称性质和分治法的思想，在计算复杂度上大幅减少了传统傅里叶变换的时间复杂度，使得计算效率得到显著提升。
快速傅里叶变换在信号处理、图像处理、音频处理、通信等领域具有广泛的应用。
1. 提高计算效率：传统的傅里叶变换算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n为信号的长度。
而FFT算法的时间复杂度为O(nlogn)，大大降低了计算量，使得在实际应用中可以处理更长的信号序列。
这种提高计算效率的特点使FFT成为了处理实时信号的有效工具，比如在音频处理中对信号进行快速频谱分析。
2.频域分析：FFT能将时域信号转换成频域信号，这使得对信号的频率特性进行分析变得更加方便。
在频谱分析中，可以通过FFT将信号的频率成分展示出来，从而可以识别出信号中的各种频率成分。
这对于信号处理、通信系统设计等领域具有重要意义。
比如在音频和图像处理中，可以通过FFT分析信号的频率特性，从而实现滤波、降噪、压缩等处理。
3.信号压缩：FFT还可以用于信号的压缩。
利用FFT的对称性质，可以将信号频谱中的一些频率成分通过舍弃或合并进行压缩，从而减少信号的数据量。
这对于存储和传输大量数据的场景非常重要。
例如，在无线通信中通过FFT对信号进行压缩，可以减少信号的带宽需求，提高通信系统的效率。
4.滤波器设计：FFT在滤波器设计中具有重要意义。
通过将信号进行FFT变换，可以在频域对信号进行滤波，然后再将滤波后的频域信号变换回时域。
这样可以实现各种类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
FFT在滤波器设计中的应用可以帮助实现信号的降噪、增强以及频率域的增强等功能。
总之，快速傅里叶变换通过提高计算效率、实现频域分析、信号压缩和滤波器设计等功能，广泛应用于信号处理、图像处理、音频处理、通信以及其他领域中。
它的快速计算和丰富功能使得FFT成为了处理实时信号与大量信号数据的重要工具，对科学研究和工程实践具有重要意义。
五种傅里叶变换解析
五种傅里叶变换解析标题：从简到繁：五种傅里叶变换解析引言：傅里叶变换是数学中一种重要且广泛应用于信号处理、图像处理和物理等领域的工具。
它的基本思想是将一个信号或函数表示为若干个不同频率的正弦波的叠加，从而揭示信号或函数的频谱特性。
本文将展示五种常见的傅里叶变换方法，包括离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、连续傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）和傅里叶级数展开，帮助读者逐步理解傅里叶变换的原理与应用。
第一部分：离散傅里叶变换（DFT）在此部分中，我们将介绍离散傅里叶变换的基本概念和算法。
我们将讨论DFT的离散性质、频域和时域之间的关系，以及如何利用DFT进行频域分析和滤波等应用。
此外，我们还将探讨DFT算法的时间复杂度，以及如何使用DFT来解决实际问题。
第二部分：快速傅里叶变换（FFT）在这一部分中，我们将深入研究快速傅里叶变换算法，并详细介绍其原理和应用。
我们将解释FFT如何通过减少计算量和优化计算过程来提高傅里叶变换的效率。
我们还将讨论FFT算法的时间复杂度和几种不同的FFT变体。
第三部分：连续傅里叶变换（CTFT）本部分将介绍连续傅里叶变换的概念和定义。
我们将讨论CTFT的性质、逆变换和时频分析的应用。
进一步，我们将引入傅里叶变换对信号周期性的描述，以及如何利用CTFT对信号进行频谱分析和滤波。
第四部分：离散时间傅里叶变换（DTFT）在这一章节中，我们将介绍离散时间傅里叶变换的基本原理和应用。
我们将详细讨论DTFT的定义、性质以及与DFT之间的关系。
我们还将探讨DTFT的离散频率响应、滤波和频谱分析的相关内容。
第五部分：傅里叶级数展开最后，我们将深入研究傅里叶级数展开的原理和应用。
我们将解释傅里叶级数展开如何将周期函数分解为多个不同频率的正弦波的叠加。
我们还将讨论傅里叶级数展开的收敛性和逼近性，并探讨如何利用傅里叶级数展开来处理周期信号和周期性问题。
结论：综上所述，本文介绍了五种常见的傅里叶变换方法，包括离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、连续傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）和傅里叶级数展开。
详解快速傅里叶变换FFT算法
详解快速傅里叶变换FFT算法快速傅里叶变换（FFT）算法是一种高效的计算离散傅里叶变换的方法。
它通过将傅里叶变换问题分解为更小的子问题，从而减少计算量。
FFT算法广泛应用于信号处理、图像处理和其他科学与工程领域。
FFT算法的核心思想是将一个长度为N的复数序列分解为两个长度为N/2的复数序列，并重用其计算结果。
这种分解是通过将序列的奇数项与偶数项分为两组来实现的。
分解后可以继续将长度为N/2的序列分解为长度为N/4的序列，直到序列长度为1时停止。
然后，通过合并这些子问题的解，我们可以得到原始问题的解。
FFT算法的关键步骤可以概括为以下几点：1.首先，将输入序列通过位逆序操作重新排列。
这是为了便于分解和合并子问题的解。
2.然后，将序列分解为两个长度为N/2的子序列。
一组是奇数项，另一组是偶数项。
3.对两个子序列进行递归调用FFT算法，分别计算它们的傅里叶变换。
4.将子问题的解合并为原始问题的解。
这是通过使用每个子问题的解的一部分和一些旋转因子来完成的。
5.重复以上步骤，直到得到最终的傅里叶变换结果。
FFT算法的时间复杂度是O(NlogN)，相对于朴素的傅里叶变换（时间复杂度为O(N^2)），有着显著的性能优势。
这个优势主要来自于FFT算法中子问题的重用和分治思想的应用。
FFT算法的应用非常广泛。
在信号处理中，FFT算法可以用来分析信号的频域特征，还可以用于滤波、频谱分析和频率估计等。
在图像处理中，FFT算法被用来进行图像变换，包括傅里叶变换、离散余弦变换等。
此外，FFT算法还被广泛应用于通信、雷达和声音等领域中的数据处理和分析。
总的来说，FFT算法通过分解和重用子问题的解，实现了高效的计算离散傅里叶变换的目的。
它的应用范围广泛，并且在在很多领域中被广泛使用。
fft 快速傅里叶变换 (fast fourier transform)
FFT 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform) 是一种用于快速计算傅里叶变换的算法，是在傅里叶变换的基础上发展而来的。
FFT 算法被广泛应用于数字信号处理、图像处理、声音处理、卷积操作、解析几何等领域，它的高效性和实时性使得它成为了当今计算机科学领域不可或缺的一部分。
一、傅里叶变换简介傅里叶变换是将一个时域信号转换为频域信号的过程，其公式如下：$F(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}f(t)e^{-i\omega t}dt$其中，$f(t)$ 表示时域信号，$F(\omega)$ 表示频域信号，$\omega$ 表示角频率。
傅里叶变换可以分为连续傅里叶变换和离散傅里叶变换两种。
连续傅里叶变换仅适用于连续信号，而离散傅里叶变换适用于离散信号。
二、离散傅里叶变换离散傅里叶变换是一种将离散信号变换为频域信号的方法，其公式如下：$X_k=\sum_{n=0}^{N-1}x_n e^{-\frac{2\pi i}{N}kn},k=0,1,...,N-1$其中，$x_n(n=0,1,...,N-1)$ 表示原始离散信号，$X_k(k=0,1,...,N-1)$ 表示变换后的频域信号。
但是，使用该公式直接计算离散傅里叶变换的时间复杂度为$O(N^2)$，计算效率低下。
三、FFT 快速傅里叶变换FFT 快速傅里叶变换是一种基于DFT 离散傅里叶变换的高效算法，它的时间复杂度可以达到$O(NlogN)$，较之直接计算DFT 的时间复杂度要低得多。
FFT 算法的基本思想是将 DFT 分治成多个较小的 DFT，并利用其重复性降低运算次数。
1.蝴蝶运算蝴蝶运算是 FFT 算法的基本运算，通过它可以将 DFT 的计算复杂度降低为 $O(N)$。
蝴蝶运算的实质是将两个相邻点之间的信号进行乘法和加法运算，其公式如下：$X_k=X_{k1}+W_{N}^kX_{k2},X_{k+N/2}=X_{k1}-W_{N}^kX_{k2}$其中，$X_{k1}$ 表示 $X_k$ 中偶数项，$X_{k2}$ 表示 $X_k$ 中奇数项，$W_N$ 是DFT 的核函数。
快速傅里叶变换的原理
快速傅里叶变换的原理一、前言快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算傅里叶变换的方法，它的应用广泛，如信号处理、图像处理、数值分析等领域。
本文将详细介绍快速傅里叶变换的原理。
二、傅里叶变换在介绍快速傅里叶变换之前，我们需要先了解傅里叶变换。
傅里叶变换是将一个信号在时域上的函数转化为在频域上的函数，它可以将信号分解成不同频率的正弦波和余弦波组成的谱。
具体来说，对于一个连续时间函数f(t)，它的傅里叶变换F(ω)定义为：F(ω) = ∫f(t)e^(-jωt)dt其中，j为虚数单位，ω为角频率。
对于一个离散时间函数f(n)，它的傅里叶变换F(k)定义为：F(k) = Σf(n)e^(-j2πkn/N)其中，N为采样点数。
三、暴力计算傅里叶变换直接使用定义式计算离散时间信号的傅里叶变换需要进行N^2次复杂度的计算，这种方法被称为暴力计算。
当N很大时，计算量会非常大，因此需要寻找更高效的算法。
四、快速傅里叶变换快速傅里叶变换是一种高效的计算离散时间信号的傅里叶变换的方法。
它的基本思想是将一个长度为N的离散时间信号分解成两个长度为N/2的子信号，然后递归地对子信号进行FFT计算，最终将两个子信号合并成一个长度为N的信号。
具体来说，假设我们要计算一个长度为N的离散时间信号f(n)的FFT变换F(k)，其中k=0,1,2,...,N-1。
我们可以将f(n)分解成两个长度为N/2的子信号：f_even(n) = f(2n)f_odd(n) = f(2n+1)然后对f_even(n)和f_odd(n)分别进行FFT计算：F_even(k) = FFT(f_even(n))F_odd(k) = FFT(f_odd(n))最后将F_even(k)和F_odd(k)合并成F(k)，其中：F(k) = F_even(k) + e^(-j2πk/N)*F_odd(k)F((k+N/2)%N) = F_even(k) - e^(-j2πk/N)*F_odd(k)其中，e^(-j2πk/N)*F_odd(k)被称为旋转因子。
FFT快速傅里叶变换详解
FFT快速傅里叶变换详解FFT（Fast Fourier Transform）快速傅里叶变换是一种高效的算法，用于将一个信号的时域表示转换为频域表示。
它基于分治思想，通过递归的将输入序列划分为较小的子序列，然后合并子序列的变换结果来获得整个序列的变换结果。
蝶形算法是FFT的核心思想之一、它通过将输入序列分为两组，每组包含偶数索引和奇数索引的元素，然后对每组执行蝶形计算。
蝶形计算的基本思想是，将输入序列中的每个元素与另一个元素进行乘积，并根据一定的规则进行合并。
具体而言，蝶形算法的步骤如下：1.将输入序列分为两组，一组包含偶数索引的元素，另一组包含奇数索引的元素。
2.对每组执行蝶形计算。
蝶形计算的基本公式为：Y[k]=X1[k]+W_N^k*X2[k]，其中X1[k]和X2[k]分别表示输入序列的两个子序列的第k个元素，Y[k]表示计算结果，W_N^k表示旋转因子，N表示序列的长度。
旋转因子的计算公式为：W_N^k=e^(-j*2πk/N)，其中j表示虚数单位。
3.重复步骤2，直到计算完所有的蝶形计算。
4.最后，将两组子序列的变换结果合并。
合并的方式是，将两个子序列的变换结果分别与旋转因子进行乘积，并按照一定的规则相加。
通过蝶形算法，FFT可以将一个长度为N的序列的变换时间复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN)。
这使得FFT在信号处理、图像处理、通信等领域得到广泛应用，例如音频信号的频谱分析、图像的频域滤波等。
需要注意的是，蝶形算法要求输入序列的长度为2的幂次。
对于长度不是2的幂次的序列，可以通过补零或者裁剪的方式使其长度变为2的幂次，但这可能会引入一定的误差。
总结起来，FFT快速傅里叶变换通过蝶形算法实现高效的频域变换。
蝶形算法将输入序列分为两组，对每组执行蝶形计算，并最终合并结果。
通过蝶形算法，FFT的时间复杂度由O(N^2)降低到O(NlogN)，使得其在信号处理等领域发挥重要作用。
快速傅里叶变换特点
快速傅里叶变换特点
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的信号处理技术，它可以将时域信号转换为频域信号，用于信号分析和滤波等应用。
其特点在于： 1. 高速：相比于传统的傅里叶变换算法，FFT算法的计算速度更快。
这是因为FFT算法的核心思想是将一个N点离散傅里叶变换（DFT）转换成若干个子问题，利用重复性和对称性进行优化计算。
2. 具有更好的频率分辨率：FFT算法可以对信号进行高精度的频率分析，其频率分辨率可以达到1/N。
3. 更加灵活：FFT算法可以处理各种类型的信号，包括周期信号、非周期信号、实信号和复信号等。
4. 可以进行实时处理：由于FFT算法的计算速度快，因此它可以用于实时处理需要快速响应的信号。
5. 易于实现：FFT算法已经成为了数字信号处理领域的标准算法之一，很多计算机语言和软件都内置了FFT算法的实现。
因此，FFT 算法的使用和实现比较容易。
综上所述，FFT算法具有高速、高精度、灵活性强、易于实现等优点，因此在信号处理、通信、图像处理等领域得到广泛应用。
- 1 -。
快速傅里叶变换(FFT) 原理 介绍
51点：384
76点：192
按照公式，可以计算出直流分量为：512/N=512/256=2；
50Hz信号的幅度为：384/(N/2)=384/(256/2)=3；75Hz信号的
幅度为192/(N/2)=192/(256/2)=1.5。可见，从频谱分析出来
的幅度是正确的。
2点： -2.6195E-14 - 1.4162E-13i
3点： -2.8586E-14 - 1.1898E-13i
50点：-6.2076E-13 - 2.1713E-12i
51点：332.55 - 192i
52点：-1.6707E-12 - 1.5241E-12i
75点：-2.2199E-13 -1.0076E-12i
做，但是却不知道FFT之后的结果是什意思、如何决定要使用
多少点来做FFT。
现在圈圈就根据实际经验来说说FFT结果的具体物理意义。
一个模拟信号，经过ADC采样之后，就变成了数字信号。采样
定理告诉我们，采样频率要大于信号频率的两倍，这些我就
不在此罗嗦了。
采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。N个采样点，
换算成角度就是180*1.5708/pi=90.0002。可见，相位也是对的。
根据FFT结果以及上面的分析计算，我们就可以写出信号的表达
式了，它就是我们开始提供的信号。
总结：假设采样频率为Fs，采样点数为N，做FFT之后，某
一点n（n从1开始）表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N；该点的模值
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Adc=2; %直流分量幅度
A1=3; %频率F1信号的幅度
DSP--FFT-深入浅出-详细讲解快速傅里叶变换
DFT变换： X(k) x(n)WNkn k0, ,N1 n0
先将x(n)按n的奇偶分为两 组，作变量置换:
当n=偶数时，令n=2r;
当n=奇数时，令n=2r+1;
得到：x(2r)=x1(r); x(2r+1)=x2(r);r=0…N/2-1;
则可得其DFT为两部分：
前半部分：X ( k ) X 1 ( k ) W N k X 2 ( k ) k0, ,N/21 后半部分： X ( k N / 2 ) X 1 ( k ) W N k X 2 ( k )
又 W （ N N/2k)W N N/2W N k W N k 后半X 部 (k)X 分 1(k)W ： N kX2(k)
6.结论2
频域中的N个点频率成分为：
前半 X (k 部 )X 1(分 k) W N k ： X 2(k) 后半X (部 kN /分 2 )X 1(： k) W N kX 2(k)
• 计算一个X(k)(一个频率成分)值，运算量为
N1
例k=1则
X(1) x(n)WNn
n0
要进行N次复数乘法+(N-1)次复数加法
所以，要完成整个DFT运算，其计算量为：
N*N次复数相乘和N*(N-1)次复数加法
3.一次复数乘法换算成实数运算量
• 复数运算要比加法运算复杂，需要的运算时 间长。
• 一个复数乘法包括4个实数乘法和2个实数相 法。
这对实时性很强的信号处理(如雷达信号处理)来 讲，它对计算速度有十分苛刻的要求-->迫切 需要改进DFT的计算方法，以减少总的运算次 数。
• 例2：石油勘探，24道记录，每道波形记录长 度5秒，若每秒抽样500点/秒，
快速傅里叶变换和短时傅里叶变换
快速傅里叶变换和短时傅里叶变换快速傅里叶变换（FFT）和短时傅里叶变换（STFT）是频域分析中常用的两种变换方法。
一、快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种高效的计算傅里叶变换的算法。
它把长度为N的时间序列信号分解成N个频率的复杂正弦信号，从而实现了信号在时域与频域之间的转换。
FFT广泛应用于数字信号处理、图像处理、音频处理和科学计算等领域，它能够快速计算大量数据，提高计算效率，使得信号处理更加高效。
二、短时傅里叶变换（STFT）STFT是一种将信号分解成一系列时间短的傅里叶变换的方法。
它在时域中对信号进行窗函数分段，然后对每一段信号进行傅里叶变换得到它的频率谱。
STFT广泛应用于音频信号处理、图像处理、语音识别和信号处理等领域，它可以在短时间内观察到信号的频率成分，对信号的频率特性进行分析，以便更好地控制和处理信号。
三、FFT和STFT的区别FFT与STFT都是将信号变换到频域进行分析，但它们之间有一些不同之处。
1、FFT是将整个信号进行傅里叶变换，而STFT是将信号分成若干个时间段，每个时间段内进行傅里叶变换。
2、FFT能够提供信号的整体频谱特征，而STFT则能够提供信号在每个时间段内的局部频率特征。
3、FFT计算速度快，但无法观察到信号的时变特征；STFT计算速度慢，但能够观察到信号的时变特征。
四、应用场景FFT适用于需要对整个信号进行频域分析的场合，例如对于一个长时间的音频信号进行频谱分析。
STFT适用于需要对信号在时间和频率上的变化进行观察和分析的场合，例如对于语音信号和信号噪声的消除。
在实际应用中，FFT和STFT也经常结合使用，以得到更加详细和精确的频域信息。
实验四 快速傅里叶变换 FFT
实验四 快速傅里叶变换（FFT ）4.1实验目的1）加深对快速傅里叶变换（FFT ）基本理论的理解；2）了解使用快速傅里叶变换（FFT ）计算有限长序列和无限长序列信号频谱的方法；3）掌握用MATLAB 语言进行快速傅里叶变换时常用的子函数。
4.2实验原理1）用MATLAB 提供的子函数进行快速傅里叶变换从理论学习可知，DFT 是唯一在时域和频域均为离散序列的变换方法，它适用于有限长序列。
尽管这种变换方法是可以用于数值计算的，但如果只是简单的按照定义进行数据处理，当序列长度很大时，则将占用很大的内存空间，运算时间将很长。
快速傅里叶变换是用于DFT 运算的高效运算方法的统称，FFT 只是其中的一种。
FFT 主要有时域抽取算法和频域抽取算法，基本思想是将一个长度为N 的序列分解成多个短序列，如基2算法、基4算法等，大大缩短了运算的时间。
MATLAB 中提供了进行快速傅里叶变换（FFT ）的子函数，用fft 计算DFT ，用ifft 计算IDFT 。
2）用FFT 计算有限长序列的频谱基本概念：一个序号从1n 到2n 的时域有限长序列()x n ，它的频谱()j X e ω定义为它的离散时间傅里叶变换，且在奈奎斯特（Nyquist ）频率范围内有界并连续。
序列的长度为N ，则211N n n =−+。
计算()x n 的离散傅里叶变换（DFT ）得到的是()j X e ω的N 个样本点()k j X e ω。
其中数字频率为k 2πω()d ωk k N== 式中：d ω为数字频率的分辨率；k 取对应－(N －1)/2到(N －1)/2区间的整数。
在实际使用中，往往要求计算出信号以模拟频率为横坐标的频谱，此时对应的模拟频率为s s 2π2πΩω/T ()()T k k k k kD N L==== 式中：D 为模拟频率的分辨率或频率间隔；T s 为采样信号的周期，Ts ＝1/Fs ；定义信号时域长度L ＝N T s 。
快速傅里叶变换fft变换
快速傅里叶变换FFT的C语言算法彻底研究LED音乐频谱显示的核心算法就是快速傅里叶变换，FFT的理解和编程还是比较难的，特地撰写此文分享一下研究成果。
一、彻底理解傅里叶变换快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform)是离散傅里叶变换的一种快速算法，简称FFT，通过FFT可以将一个信号从时域变换到频域。
模拟信号经过A/D转换变为数字信号的过程称为采样。
为保证采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成分的2倍，这称之为采样定理。
假设采样频率为fs，采样点数为N，那么FFT结果就是一个N点的复数，每一个点就对应着一个频率点，某一点n(n 从1开始)表示的频率为：fn=(n-1)*fs/N。
举例说明：用1kHz的采样频率采样128点，则FFT结果的128个数据即对应的频率点分别是0，1k/128，2k/128，3k/128，…，127k/128 Hz。
这个频率点的幅值为：该点复数的模值除以N/2（n=1时是直流分量，其幅值是该点的模值除以N）。
二、傅里叶变换的C语言编程1、对于快速傅里叶变换FFT，第一个要解决的问题就是码位倒序。
假设一个N 点的输入序列，那么它的序号二进制数位数就是t=log2N.码位倒序要解决两个问题：①将t位二进制数倒序；②将倒序后的两个存储单元进行交换。
如果输入序列的自然顺序号i用二进制数表示，例如若最大序号为15，即用4位就可表示n3n2n1n0，则其倒序后j对应的二进制数就是n0n1n2n3，那么怎样才能实现倒序呢？利用C语言的移位功能！程序如下，我不多说，看不懂者智商一定在180以下！复数类型定义及其运算#define N 64 //64点#define log2N 6 //log2N=6/*复数类型*/typedef struct{float real;float img;}complex;complex xdata x[N]; //输入序列/*复数加法*/complex add(complex a,complex b){complex c;c.real=a.real+b.real;c.img=a.img+b.img;return c;}/*复数减法*/complex sub(complex a,complex b){complex c;c.real=a.real-b.real;c.img=a.img-b.img;return c;}/*复数乘法*/complex mul(complex a,complex b){complex c;c.real=a.real*b.real - a.img*b.img;c.img=a.real*b.img + a.img*b.real;return c;}/***码位倒序函数***/void Reverse(void){unsigned int i,j,k;unsigned int t;complex temp;//临时交换变量for(i=0;i<N;i++)//从第0个序号到第N-1个序号{k=i;//当前第i个序号j=0;//存储倒序后的序号，先初始化为0for(t=0;t<log2N;t++)//共移位t次，其中log2N是事先宏定义算好的{j<<=1;j|=(k&1);//j左移一位然后加上k的最低位k>>=1;//k右移一位，次低位变为最低位}if(j>i)//如果倒序后大于原序数，就将两个存储单元进行交换（判断j>i是为了防止重复交换）{temp=x[i];x[i]=x[j];x[j]=temp;}}}2、第二个要解决的问题就是蝶形运算①第1级（第1列）每个蝶形的两节点“距离”为1，第2级每个蝶形的两节点“距离”为2，第3级每个蝶形的两节点“距离”为4，第4级每个蝶形的两节点“距离”为8。
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深入探析快速傅立叶变换（FFT）摘要： FFT（Fast Fourier Transform，快速傅立叶变换）是离散傅立叶变换的快速算法，也是我们在数字信号处理技术中经常会提到的一个概念。
在大学的理工科课程中，在完成高等数学的课程后，数字信号处理一般会作为通信电子类专业的专业基础课程进行学习，原因是其中涉及了大量的高等数学的理论推导，同时又是各类应用技术的理论基础。
关于傅立叶变换的经典著作和文章非常多，但是看到满篇的复杂公式推导和罗列，我们还是很难从直观上去理解这一复杂的概念，我想对于普通的测试工程师来说，掌握FFT的概念首先应该搞清楚这样几个问题：(1)为什么需要FFT (2) 变换究竟是如何进行的(3) 变换前后信号有何种对应关系(4) 在使用测试工具（示波器或者其它软件平台）进行FFT的方法和需要注意的问题(5) 力科示波器与泰克示波器的FFT计算方法的比较在这篇文章中我尝试用更加浅显的讲解，尽量不使用公式推导来说一说FFT 的那些事儿。
一, 为什么需要FFT？首先FFT(快速傅立叶变换)是离散傅立叶变换的快速算法，那么说到FFT，我们自然要先讲清楚傅立叶变换。
先来看看傅立叶变换是从哪里来的？傅立叶是一位法国数学家和物理学家的名字，英语原名是Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier对热传递很感兴趣，于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时颇具争议性的命题：任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成。
当时审查这个论文的人，其中有两位是历史上著名的数学家拉格朗日(Joseph Louis Lagrange, 1736-1813)和拉普拉斯(Pierre Simon de Laplace, 1749-1827)，当拉普拉斯和其他审查者投票通过并要发表这个论文时，拉格朗日坚决反对，在近50年的时间里，拉格朗日坚持认为傅立叶的方法无法表示带有棱角的信号，如在方波中出现非连续变化斜率。
法国科学学会屈服于拉格朗日的权威，拒绝了傅立叶的工作，幸运的是，傅立叶还有其它事情可忙，他参加了政治运动，随拿破仑远征埃及，法国大革命后因为怕被推上断头台而一直在逃难。
直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。
谁是对的呢？拉格朗日是对的：正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。
但是，我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它（棱角），逼近到两种表示方法不存在能量差别，基于此，傅立叶是对的。
为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢？如我们也还可以用方波或三角波来代替，分解信号的方法是无穷的，但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。
用正余弦来表示原信号会更加简单，因为正余弦拥有其他信号所不具备的性质：正弦曲线保真度。
一个正弦曲线信号输入后，输出的仍是正弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的，且只有正弦曲线才拥有这样的性质，正因如此我们才不用方波或三角波来表示。
傅立叶变换的物理意义在哪里？傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。
而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。
当然这是从数学的角度去看傅立叶变换。
那么从物理的角度去看待傅立叶变换，它其实是帮助我们改变传统的时间域分析信号的方法转到从频率域分析问题的思维，下面的一幅立体图形可以帮助我们更好得理解这种角度的转换：所以，最前面的时域信号在经过傅立叶变换的分解之后，变为了不同正弦波信号的叠加，我们再去分析这些正弦波的频率，可以将一个信号变换到频域。
有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。
这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。
另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。
傅立叶变换提供给我们这种换一个角度看问题的工具，看问题的角度不同了，问题也许就迎刃而解！二、变换是如何进行的？首先，按照被变换的输入信号类型不同，傅立叶变换可以分为4种类型：1 非周期性连续信号傅立叶变换（Fourier Transform）2 周期性连续信号傅立叶级数(Fourier Series)3 非周期性离散信号离散时域傅立叶变换（Discrete Time Fourier Transform）4 周期性离散信号离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform)下面是四种原信号图例：这里我们要讨论是离散信号，对于连续信号我们不作讨论，因为计算机只能处理离散的数值信号，我们的最终目的是运用计算机来处理信号的。
所以对于离散信号的变换只有离散傅立叶变换（DFT）才能被适用，对于计算机来说只有离散的和有限长度的数据才能被处理，对于其它的变换类型只有在数学演算中才能用到，在计算机面前我们只能用DFT方法，我们要讨论的FFT也只不过是DFT的一种快速的算法。
DFT的运算过程是这样的：其中，X(k)—频域值X(n)—时域采样点n—时域采样点的序列索引k—频域值的索引N—进行转换的采样点数量可见，在计算机或者示波器上进行的DFT，使用的输入值是数字示波器经过ADC后采集到的采样值，也就是时域的信号值，输入采样点的数量决定了转换的计算规模。
变换后的频谱输出包含同样数量的采样点，但是其中有一半的值是冗余的，通常不会显示在频谱中，所以真正有用的信息是N/2+1个点。
FFT的过程大大简化了在计算机中进行DFT的过程，简单来说，如果原来计算DFT的复杂度是N2次运算（N代表输入采样点的数量），进行FFT的运算复杂度是Nlg10（N），因此，计算一个1,000采样点的DFT，使用FFT算法只需要计算3,000次，而常规的DFT算法需要计算1,000,000次！我们以一个4个点的DFT变换为例来简单说明FFT是怎样实现快速算法的：计算得出：其中的红色部分在FFT中是必须计算的分量，其他蓝色部分不需要直接计算，可以由红色的分量直接推导得到，比如：x(1)e-j0 = -1*x(1)e-jπx(2)e-j0 = x(2)e-j2π… …这样，已经计算出的红色分量只需要计算机将结果保存下来用于之后计算时调用即可，因此大大减少了DFT的计算量。
三、变换前后信号有何种对应关系？我们以一个实际的信号为例来说明：示波器采样得到的数字信号，就可以做FFT变换了。
N个采样点，经过FFT 之后，就可以得到N个点的FFT结果。
为了方便进行FFT运算，通常N取2的整数次方。
假设采样频率为Fs，信号频率F，采样点数为N。
那么FFT之后结果就是一个为N点的复数。
每一个点就对应着一个频率点。
这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。
具体跟原始信号的幅度有什么关系呢？假设原始信号的峰值为A，那么FFT的结果的每个点（除了第一个点直流分量之外）的模值就是A的N/2倍。
而第一个点就是直流分量，它的模值就是直流分量的N倍。
而每个点的相位呢，就是在该频率下的信号的相位。
第一个点表示直流分量（即0Hz），而最后一个点N的再下一个点（实际上这个点是不存在的，这里是假设的第N+1个点，也可以看做是将第一个点分做两半分，另一半移到最后）则表示采样频率Fs，这中间被N-1个点平均分成N等份，每个点的频率依次增加。
例如某点n 所表示的频率为：Fn=(n-1)*Fs/N。
由上面的公式可以看出，Fn所能分辨到频率为为Fs/N，如果采样频率Fs为1024Hz，采样点数为1024点，则可以分辨到1Hz。
1024Hz的采样率采样1024点，刚好是1秒，也就是说，采样1秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析精确到1Hz，如果采样2秒时间的信号并做FFT，则结果可以分析精确到0.5Hz。
如果要提高频率分辨率，则必须增加采样点数，也即采样时间。
频率分辨率和采样时间是倒数关系。
下面这幅图更能够清晰地表示这种对应关系：变换之后的频谱的宽度（Frequency Span）与原始信号也存在一定的对应关系。
根据Nyquist采样定理，FFT之后的频谱宽度（Frequency Span）最大只能是原始信号采样率的1/2，如果原始信号采样率是4GS/s，那么FFT之后的频宽最多只能是2GHz。
时域信号采样周期（Sample Period）的倒数，即采样率（Sample Rate）乘上一个固定的系数即是变换之后频谱的宽度，即Frequency Span = K*（1/ΔT），其中ΔT为采样周期，K值取决于我们在进行FFT之前是否对原始信号进行降采样（抽点），因为这样可以降低FFT的运算量。
如下图所示：可见，更高的频谱分辨率要求有更长的采样时间，更宽的频谱分布需要提高对于原始信号的采样率，当然我们希望频谱更宽，分辨率更精确，那么示波器的长存储就是必要的！它能提供您在高采样率下采集更长时间信号的能力！值得强调的是,力科示波器可以支持计算128Mpts的FFT,而其它某品牌则只有3.2Mpts。
四、在使用测试工具（示波器或者其它软件平台）进行FFT的方法和需要注意的问题？我们先来看一个简单的例子---Problem：在示波器上采集一个连续的，周期性的信号，我们希望在示波器上进行FFT计算之后，观察到信号中心频率（Center Frequency）在2.48GHz，频宽（Frequency Span）为5MHz，频谱分辨率（Bandwidth Resolution）为10KHz的频谱图，应该如何设置示波器的采集？首先，根据频谱分辨率（Bandwidth Resolution）10KHz可以推算出，至少需要采集信号的时间长度为1/10KHz=100us，因此至少要设置示波器时基为10us/Div；为了尽量保证FFT之后频谱图在各个频点的信号能量精度，测量时需要时域信号幅值占满整个栅格的90%以上；采样率设置应至少满足Nyquist采样率，即至少设置>5GS/s采样率才能够看到中心频率在2.48GHz 的频率谱线；选择合适的窗函数（Von Hann汉宁窗）和频谱显示方式（power spectrum）；使用Zoom工具，将频谱移动到Center 2.48GHz，Scale 500KHz/Div位置，Zoom设置方法如下图所示：在力科示波器中进行FFT的运算有几种不同的输出类型：Linear Magnitude(Volts),Phase(Degrees),Power Spectrum(dBm),Power Spectral Density(dBm)这几种输出类型都是由FFT计算之后的结果换算而来，我们知道FFT计算之后的结果包含实部（Real）和虚部（Imaginary）成分，它们的单位都是Volts。