傅里叶变换3
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傅⾥叶变换三部曲(⼆)·傅⾥叶变换的定义Part1:傅⾥叶级数的复数形式设f(x)是周期为l的周期函数,若f(x)∼a02+∞∑n=1(a n cosnπxl+bn sinnπxl),an=1l∫l−lf(x)cosnπxl d x,(n=0,1,2,…)bn=1l∫l−lf(x)sinnπxl d x.(n=1,2,…)记ω=πl,引进复数形式:cos nωx=e i nωx+e−i nωx2,sin nωx=e i nωx−e−i nωx2i级数化为f(x)∼a02+∞∑n=1(a ne i nωx+e−i nωx2+bne i nωx−e−i nωx2i)=a02+∞∑n=1(a n−ib n2e i nωx+a n+ib n2e−i nωx)令c0=a02,cn=a n−ib n2,dn=a n+ib n2,则c0=12l∫l−lf(x)d x,c n=12l∫l−lf(x)(cos nωx−isin nωx)d x=12l∫l−lf(x)e−i nωx d x,d n=12l∫l−lf(x)(cos nωx+isin nωx)d x=12l∫l−lf(x)e i nωx d x≜c−n=¯c n,(n=1,2,…)合并为c n=12l=∫l−lf(x)e−i nωx d x,(n∈Z)级数化为+∞∑n=−∞c n e−i nωx=12l+∞∑n=−∞∫l−l f(x)e−i nωx d x e i nωx我们称c n为f(x)的离散频谱(discrete spectrum),|c n|为f(x)的离散振幅频谱(discrete amplitude spectrum),arg c n为f(x)的离散相位频谱(discrete phase spectrum).对任何⼀个⾮周期函数f(t)都可以看成是由某个由某个周期为l的函数f(x)当l→∞时得来的.Part2:傅⾥叶积分和傅⾥叶变换傅⾥叶积分公式设f T(t)是周期为T的周期函数,在[−T2,T2]上满⾜狄利克雷条件,则f T(t)=1T∞∑n=−∞∫T2−T2f T(t)e−j nωt d t e j nωt,ω=2πT(上式中j是虚数单位,在傅⾥叶分析中我们不⽤i⽽通常记作j)由limT→∞f T(t)=f(t)知,f(t)=limT→∞1T∞∑n=−∞[∫T2−T2f T(t)e−j nωt d t]e j nωt记Δω=2πT,则Δω→0⇔T→∞,则f(t)=limT→∞1T∞∑n=−∞[∫T2−T2f T(t)e−j nωt d t]e j nωt=limΔω→012π+∞∑n=−∞∫T2T2f T(t)e−j nωt d t e j nωtΔω[][][]令F T(nω)=∫T2−T2f T(t)e−j nωt d t,则f(t)=limΔω→012π+∞∑n=−∞F T(nω)e j nωtΔω,F T(t)→∫+∞−∞f(t)e−jωt d t≜F(ω)(T→∞),由定积分定义f(t)=12π∫+∞−∞F(ω)e jωt dω,即f(t)=12π∫+∞−∞∫+∞−∞f(t)e−jωt d t e jωt dω上述公式称为傅⾥叶积分公式.傅⾥叶积分存在定理若f(t)在任何有限区间上满⾜狄利克雷条件,且在R上绝对可积,则12π∫+∞−∞∫+∞−∞f(t)e−jωt d t e jωt dω=f(t),t为连续点,f(t−)+f(t+)2,t为间断点.傅⾥叶变换设f(t)满⾜傅⾥叶积分存在定理,定义F(ω)=∫+∞−∞f(t)e−jωt d t 为f(t)的傅⾥叶变换(Fourier Transform)(实际上是⼀个实⾃变量的复值函数),记作F(ω)=F[f(t)]类似地,定义f(t)=12π∫+∞−∞F(ω)e−jωt dω为F(ω)的傅⾥叶逆变换(Inverse Fourier Transform),记作f(t)=F−1[F(ω)]在⼀定条件下,有F[f(t)]=F(ω)⇒F−1[F(ω)]=f(t);F−1[F(ω)]=f(t)⇒F[f(t)]=F(ω). f(t)与F(ω)在傅⽒变换意义下是⼀个⼀⼀对应,称f(t)与F(ω)构成⼀个傅⽒变换对,记作f(t)F↔F(ω)在不引起混淆的情况下,简记为f(t)↔F(ω).f(t)称为原象函数(original image function),F(ω)称为象函数(image function).在频谱分析中,F(ω)⼜称为f(t)的频谱(密度)函数(spectrum function),|F(ω)|称为f(t)的振幅频谱(amplitude spectrum),arg F(ω)称为f(t)的相位频谱(phase spectrum).下⾯我们来求⼏个常见信号函数的傅⽒变换.例1 求矩形脉冲函数(rectangular pulse function)R(t)=1,|t|≤1, 0,|t|>1的傅⽒变换及其频谱积分表达式.解:F(ω)=F[R(t)]=∫+∞−∞R(t)e−jωt d t=∫1−1R(t)e−jωt t=e−jωt−jω1−1=−e−jω−e jωjω=2sinωω;R(t)=12π∫∞−∞F(ω)e jωt dω=1π∫+∞F(ω)cosωt dω=1π∫+∞2sinωωcosωt dω=2π∫+∞sinωcosωtωdω=1,|t|<1, 12,|t|=1, 0,|t|>1因此可知,当t=0时,有[] []{{ []{∫+∞0sin t xd t =π2例2 求指数衰减函数(exponential decay function)E (t )=0,t <0,e −βt ,t ≥0的傅⽒变换及其频谱积分表达式,其中β>0为常数.解:F (ω)=F [E (t )]=∫+∞−∞E (t )e −j ωt d t=∫+∞0e −βt e −j ωtd t =∫+∞0e (β+j ω)t d t =1β+j ωβ−j ωβ2+ω2E (t )=12π∫+∞−∞F (ω)e j ωt ω=12π∫+∞−∞β−j ωβ2+ω2e j ωtω=1π∫+∞βcos ωt +ωsin ωtβ2+ω2d ω=0,t <0,12,t =0,e −βt ,t >0Part3:单位脉冲函数我们记电流脉冲函数q (t )=0,t ≠0,1,t =0,严格地,由于q (t )在t =0出不连续,所以q (t )在t =0点是不可导的.但是,如果我们形式地计算这个导数,有q ′(0)=limΔt →0q (0+Δt )−q (0)Δt=limΔt →0−1Δt=∞我们引进这样⼀个函数,称为单位脉冲函数(unit pulse function)或狄拉克(Dirac)函数,简记为δ−函数,即δ(t )=0,t ≠0,∞,t =0,⼀般地,给定⼀个函数序列δε(t )=0,t <0,1ε,0≤t ≤ε,0,t >ε则有δ(t )=lim ε→0δε(t )=0,t ≠0,∞,t =0于是∫+∞−∞δ(t )d t =limε→0∫+∞−∞δεd t =limε→0∫ε01εd t =1若设f (t )为连续函数,则δ−函数有以下性质:∫+∞−∞δ(t )f (t )d t =f (0);∫+∞−∞δ(t −t 0)f (t )d t =f (t 0)于是我们可得:F [δ(t )]=∫+∞−∞δ(t )e −j ωt t =e −j ωt t =0=1于是δ(t )与常数1构成了⼀对傅⾥叶变换对.例3: 证明:e j ω0t ↔2πδ(ω−ω0)其中ω0是常数.证:{{{{{{|f(t)=F−1[F(ω)]=12π∫+∞−∞2πδ(ω−ω0)e jωt dω=e jωtω=ω=e jω0t在物理学和⼯程技术中,有许多重要函数不满⾜傅⽒积分定理中的绝对可积条件,即不满⾜条件∫+∞−∞|f(t)|d t<∞例如常数,符号函数,单位阶跃函数以及正,余弦函数等, 然⽽它们的⼴义傅⽒变换也是存在的,利⽤单位脉冲函数及其傅⽒变换就可以求出它们的傅⽒变换.所谓⼴义是相对于古典意义⽽⾔的,在⼴义意义下,同样可以说,原象函数f(t)和象函数F(ω)构成⼀个傅⽒变换对.例求正弦函数f(t)=sinω0t的傅⽒变换.解:F(ω)=F[f(t)]=∫+∞−∞f(t)e−jωt d t=∫+∞−∞e jω0t−e−jω0t2je−jωt d t=12j∫+∞−∞e−j(ω−ω0)t−e−j(ω+ω0)t d t=jπδ(ω+ω0)−δ(ω−ω0)同样我们易得F(cosω0t)=πδ(ω+ω0)+δ(ω−ω0)例证明:单位阶跃函数(unit step function)u(t)=0,t<0, 1,t>0的傅⽒变换为F[u(t)]=1jω+πδ(ω)证:F−11jω+πδ(ω)=12π∫+∞−∞1jω+πδ(ω)e jωt dω=12π∫+∞−∞[πδ(ω)]e jωt dω+12π∫+∞−∞1jωe jωt dω=12+12π∫+∞−∞cosωt+jsinωtjωdω=12+12π∫+∞−∞sinωtωdω=12+1π∫+∞sinωtωdω∫+∞0sinωtωdω=π2,t>0,−π2,t<0⇒F−11jω+πδ(ω)=12+1π−π2=0,t<012,t=0,12+1ππ2=1,t>0=u(t).本⽂完|()[][]{[][][][][][] { []{()()。
3个等距函数的傅里叶变换本文将介绍3个等距函数的傅里叶变换,包括矩形函数、三角函数和锯齿波函数,这些函数在信号处理和电子工程领域中广泛应用。
我们将学习它们的傅里叶变换以及它们在实际应用中的一些特性和性质。
首先,让我们来看看矩形函数的傅里叶变换。
矩形函数,又称为矩波函数,是一个定义在一个有限间隔内的函数,其值在间隔内为常数,在间隔外为零。
我们可以将矩形函数表示为:f(x) =a, -b/2 ≤ x ≤ b/20,其他其中,a为矩形函数内部的常数,b为矩形函数的宽度,在信号处理中也称为窗口宽度。
对于矩形函数的傅里叶变换,可以使用傅里叶变换的公式来计算:F(ω) = ∫f(x) e^(-iωx) dxF(ω) = a [sin(ωb/2) / (ωb/2)]从上述公式中可以看出,矩形函数的傅里叶变换是一个sin函数,其最大值和最小值分别为a和0。
此外,傅里叶变换的周期T=2π/b,这意味着矩形函数的频谱只在离散的频率处具有非零值。
矩形函数的傅里叶变换在信号处理中有许多应用,包括滤波、频率分析和信号重建等。
接下来,让我们来看看三角函数的傅里叶变换。
三角函数包括正弦函数和余弦函数,在信号处理和电子工程中都有广泛的应用。
例如,在电路中,正弦函数和余弦函数用于表示交流电压和电流。
正弦函数的定义如下:f(x) = asin(wx)余弦函数的定义如下:f(x) = acos(wx)其中,a为振幅,w为频率。
对于三角函数的傅里叶变换,可以将其表示为:F(ω) = ∫f(x) e^(-iωx) dxF(ω) =-i(2πa) / [π(ω-w) + π(ω+w)], ω ≠ ±w2πa / π, ω = w或-w从上述公式中可以看出,三角函数的频谱具有单一的峰值,并且其值趋近于无限大。
此外,三角函数的傅里叶变换也是奇函数或偶函数,具体取决于其本身是正弦函数还是余弦函数。
三角函数在电子工程和信号处理领域中应用广泛。
三维傅里叶变换和逆变换1.引言1.1 概述三维傅里叶变换和逆变换是信号处理领域中非常重要的工具和技术。
傅里叶变换是一种把时域信号转换为频域信号的数学方法,它将信号分解为不同频率的成分,并提供了一种分析和处理信号的有效方式。
而傅里叶逆变换则是将频域信号重新转换回时域信号的方法。
在三维傅里叶变换中,我们将信号看作是一个三维空间中的函数,它由三个独立变量组成。
通过应用三维傅里叶变换,我们可以将这种三维信号转换为频域中的三维频谱,其中每个频率分量对应着原始信号中不同的空间频率。
三维傅里叶变换在许多领域有着广泛的应用,特别是在图像处理、医学图像分析和计算机视觉等领域。
通过对三维图像进行傅里叶变换,我们可以提取图像中的频域信息,并进行频域滤波、图像增强或者特征提取等操作。
这些操作能够帮助我们理解图像的结构和内容,从而对图像进行分析和处理。
与三维傅里叶变换相反,三维傅里叶逆变换则可以将经过傅里叶变换后的频域信号重新转换回时域信号。
这种逆变换可以帮助我们还原经过频域处理的图像,并恢复信号的原始信息。
总之,三维傅里叶变换和逆变换在信号处理领域中扮演着至关重要的角色。
通过这些数学工具,我们能够更好地理解和处理三维信号,为各个领域的研究提供了有力的支持。
在未来的研究中,进一步探索三维傅里叶变换和逆变换的应用潜力,以及改进算法和技术,将会对信号处理和图像分析领域带来更加丰富和深入的研究成果。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容:文章结构部分将重点介绍本篇长文的组织结构和各个章节的内容概述。
在本文中,将首先进行引言部分,其中包括三个小节:概述、文章结构和目的。
在概述部分,将简要介绍三维傅里叶变换和逆变换的背景和相关知识。
接下来的文章结构部分将详细说明本篇长文的组织结构,以及各个章节的内容。
最后的目的部分将明确本文撰写的目的和意义。
在正文部分,将包含两个主要章节:三维傅里叶变换和三维傅里叶逆变换。
在三维傅里叶变换章节中,将详细介绍其定义和原理,以及相关的应用领域。
常用傅里叶变换公式大全傅里叶变换是一种重要的数学工具,它可以将时域信号转换为频域信号,从而更好地理解信号的特性。
下面就是常用的傅里叶变换公式大全:1、傅里叶变换:$$F(u)=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)e^{-2\pi iux}dx$$2、傅里叶反变换:$$f(x)=\int_{-\infty}^{\infty}F(u)e^{2\pi iux}du$$3、离散傅里叶变换:$$F(u)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}f(n)e^{-2\pi iun}$$4、离散傅里叶反变换:$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=-\infty}^{\infty}F(u)e^{2\pi iun}$$5、快速傅里叶变换:$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)W_N^{nu}$$6、快速傅里叶反变换:$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)W_N^{-nu}$$7、离散余弦变换:$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)\cos\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$8、离散余弦反变换:$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)\cos\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$9、离散正弦变换:$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)\sin\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$10、离散正弦反变换:$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)\sin\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$以上就是常用的傅里叶变换公式大全,它们可以帮助我们更好地理解信号的特性,并且可以用来解决许多实际问题。
因此,傅里叶变换在科学研究和工程应用中都有着重要的作用。
三维傅里叶变换公式三维傅里叶变换是一个十分重要的数学工具,广泛应用于信号处理、图像处理、物理学等领域。
在现代科学技术中,它有着非常重要的作用,是一种将信号在时间域和空间域中的表达转换为频域表达的方法。
本文将详细介绍三维傅里叶变换的定义、性质、计算公式,以及其在实际应用中的作用。
一、三维傅里叶变换的定义三维傅里叶变换是一种将三维空间中的函数表达式从时域或空域转换到频域的方法。
其定义如下:$$ F(u,v,w)=\iiint f(x,y,z)e^{-i2\pi(ux+vy+wz)}dxdydz $$其中,$f(x,y,z)$是要进行傅里叶变换的三维函数,$u,v,w$是频域中的变量,$F(u,v,w)$表示在频域中的函数表达式。
二、三维傅里叶变换的性质三维傅里叶变换具有诸多的性质,这些性质是研究和应用该方法所必须掌握的基础。
下面介绍其中的几个重要性质:1. 周期性当变换的函数是周期性的函数时,其傅里叶变换同样是周期性的。
2. 线性傅里叶变换是线性的,即对于任意两个三维函数 $f(x,y,z)$ 和$g(x,y,z)$ 以及任何实数 $a$ 和 $b$,都有:$$ F(af+bg)=aF(f)+bF(g) $$3. 位移对于三维函数的任意平移变换 $f(x-x_0,y-y_0,z-z_0)$,其傅里叶变换为:$$ F(u,v,w)=e^{-i2\pi(ux_0+vy_0+wz_0)}F(u,v,w) $$4. 对称性当三维函数关于坐标轴或平面对称时,其傅里叶变换也具有对称性。
三、三维傅里叶变换的计算公式三维傅里叶变换的计算公式是指将三维函数 $f(x,y,z)$ 转变为频域函数 $F(u,v,w)$ 的公式,是傅里叶变换的核心。
根据定义式,可以使用三重积分式表示计算公式,也可以使用快速傅里叶变换算法进行计算。
这里介绍一下三维离散傅里叶变换的计算公式:$$ F(k,l,m)=\frac{1}{N_1N_2N_3}\sum_{n_1=0}^{N_1-1}\sum_{n_2=0}^{N_2-1}\sum_{n_3=0}^{N_3-1}f(n_1,n_2,n_3)e^{-i2\pi(\frac{n_1k}{N_1}+\frac{n_2l}{N_2}+\frac{n_3m}{N_3})} $$其中,$N_1$、$N_2$、$N_3$ 分别为 $x,y,z$ 三个方向的采样点数,$f(n_1,n_2,n_3)$ 表示在时域中采样点的值。
三维傅里叶变换三维傅里叶变换的理论与应用一、引言在科学研究和工程计算中,傅里叶变换是一种非常重要的数学工具。
它将复杂的信号或图像从时间或空间域转换到频率域,从而揭示出信号或图像中的内在结构和特性。
而随着科学技术的发展,二维和三维的数据处理变得越来越重要,因此,二维和三维傅里叶变换的研究也日益受到关注。
本文将重点介绍三维傅里叶变换的相关理论及其在各领域的应用。
二、三维傅里叶变换的理论基础1. 傅里叶变换的基本概念傅里叶变换是一种线性积分变换,它可以将一个函数表示为不同频率的正弦波和余弦波的叠加。
对于一维情况,傅里叶变换将时间域的信号转化为频率域的谱;对于二维情况,傅里叶变换将图像从空间域转化为频域;而对于三维情况,傅里叶变换则可以将三维空间中的数据转化为频率域的谱。
2. 三维傅里叶变换的公式三维傅里叶变换的公式如下:F(u, v, w) = ∫∫∫f(x, y, z)e^(-j2π(ux+vy+wz))dxdydz其中,f(x, y, z)是待变换的三维函数,F(u, v, w)是其傅里叶变换结果,x, y, z是空间坐标,u, v, w是频率坐标。
三、三维傅里叶变换的应用1. 图像处理在图像处理领域,三维傅里叶变换常用于图像的滤波、增强和压缩等操作。
例如,通过对三维图像进行傅里叶变换,我们可以得到图像的频谱信息,然后可以通过设置不同的滤波器来消除噪声或者突出图像的某些特征。
2. 地球物理勘探在地球物理勘探中,三维傅里叶变换也被广泛使用。
例如,在地震勘探中,地震数据通常被看作是三维的空间数据,通过对这些数据进行傅里叶变换,可以得到地震波在地下传播的频率信息,这对于理解地下的地质构造有着重要作用。
3. 医学成像在医学成像领域,如MRI(磁共振成像)和CT(计算机断层扫描)等技术中,三维傅里叶变换也是关键的技术之一。
通过对采集到的原始数据进行傅里叶变换,可以重建出人体内部的三维图像,帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
傅里叶变换(3)图片:Heinrich / 知乎傅里叶分析之掐死教程Heinrich,生娃学工打折腿谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师。
错过这篇文章,可能你这辈子不懂什么叫傅里叶变换了(一)错过这篇文章,可能你这辈子不懂什么叫傅里叶变换了(二)完整版请查看我的知乎专栏:傅里叶分析之掐死教程四、傅里叶变换(Fourier Tranformation)相信通过前面三章,大家对频域以及傅里叶级数都有了一个全新的认识。
但是文章在一开始关于钢琴琴谱的例子我曾说过,这个栗子是一个公式错误,但是概念典型的例子。
所谓的公式错误在哪里呢?傅里叶级数的本质是将一个周期的信号分解成无限多分开的(离散的)正弦波,但是宇宙似乎并不是周期的。
曾经在学数字信号处理的时候写过一首打油诗:往昔连续非周期,回忆周期不连续,任你ZT、DFT,还原不回去。
(请无视我渣一样的文学水平……)在这个世界上,有的事情一期一会,永不再来,并且时间始终不曾停息地将那些刻骨铭心的往昔连续的标记在时间点上。
但是这些事情往往又成为了我们格外宝贵的回忆,在我们大脑里隔一段时间就会周期性的蹦出来一下,可惜这些回忆都是零散的片段,往往只有最幸福的回忆,而平淡的回忆则逐渐被我们忘却。
因为,往昔是一个连续的非周期信号,而回忆是一个周期离散信号。
是否有一种数学工具将连续非周期信号变换为周期离散信号呢?抱歉,真没有。
比如傅里叶级数,在时域是一个周期且连续的函数,而在频域是一个非周期离散的函数。
这句话比较绕嘴,实在看着费事可以干脆回忆第一章的图片。
而在我们接下去要讲的傅里叶变换,则是将一个时域非周期的连续信号,转换为一个非周期连续信号。
算了,还是上一张图方便大家理解吧:或者我们也可以换一个角度理解:傅里叶变换实际上是对一个周期无限大的函数进行傅里叶变换。
所以说,钢琴谱其实并非一个连续的频谱,而是很多在时间上离散的频率,但是这样的一个贴切的比喻真的是很难找出第二个来了。
三维傅里叶变换
三维傅里叶变换(3-D Fourier Transform)是将三维信号的时域指数表示转换为频域指数表示的数学方法。
它可以将一个三维信号变换成三维频谱,或者从频谱映射回时域信号。
这种变换被广泛应用于信号处理领域,包括声学、图像处理和计算机视觉等。
三维傅立叶变换的基本原理是传统的二维傅里叶变换的空间形式。
三维信号可以被描述为一系列的二维傅立叶变换,每一维都可以被独立的二维傅立叶变换所描述。
这种方法可以更好的反映三维信号的空间特征,从而更好的提取信号特征。
三维傅里叶变换也可以用于解决数据分析任务,如频率响应曲线的表示等。
例如,当使用三维傅里叶变换对一个乐曲进行分析时,如果乐曲有三种不同的乐器构成,每种乐器的频率响应曲线可以使用三维傅里叶变换构成,通过改变每种乐器的频率响应曲线,可以调整和构建出不同的乐谱。
三维傅里叶变换也可以用于图像处理。
它可以将三维图像转换为其频谱分布,以及从频谱分布构建出三维图像。
这样,当我们需要对图像进行处理,如增强图像对比度、或者压缩图像文件大小时,都可以使用三维傅里叶变换进行实现。
三维傅里叶变换的应用在不断扩大,它的模型正在得到更新和完善,未来在信号处理和图像处理中应用三维傅里叶变换,将实现更高的处理效率和更强的功能性。
算法构成原理
要计算一个N点的离散傅立叶变换需要同一个N×N点的W矩阵(关于W矩阵请参阅信号与系统方面或数学方面的书籍)相运算,随着N值的增大,运算次数显著上升,当点数达到1024时,需要进行复数乘法运算1048576次。
显然这种算法在实际运用中无法保证当点数较大时的运算速度,无法满足对信号的实时处理要求。
根据W矩阵中W元素的周期性和对称性我们可以将一个N点的DFT运算分解为两组N/2点的DFT运算,然后取和即可。
为进一步提高效率,将上述两个矩阵按奇偶顺序逐级分解下去。
当采样点数为2的指数次方M时,可分解为M级子矩阵运算,全部工作量如下:
复数乘法:M×N/2次
复数加法:N×M次
直接采用DFT算法需要的运算量为:
复数乘法:N×N次
复数加法:N×(N-1)次
当点数N为几十个点时快速傅立叶交换(FFT)的优势还不明显,而一旦N达到几千时优势是十分明显的:
N=1024时:DFT需1048576次运算,FFT仅需5120次运算,改善比为204.8。
N=2048时:DFT需4194304次运算,FFT仅需11264次运算,改善比达到372.4。
当采样点数较多时,如变换前和变换后的序列都按自然顺序排列,则中间运算过程会占用大量的中间存储单元,造成效率的低下和存储单元的浪费。
根据FFT 的实现原理我们可以对采样序列进行逐次奇偶抽选,打乱以前的次序重新排序,然后按此顺序参加运算,以“即位运算”提高存储单元的利用率。
复数的描述方法。