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快速傅立叶变换(FFT)
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快速傅立叶变换(FFT)
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快速傅立叶变换(FFT)
5)  Precorrected-FFT(P-FFT) method
预修正快速傅立叶变换(P-FFT)方法
6)  fast Fourier transform
快速傅里叶变换(FFT)
1.
A New hybrid algorithm for 2-D discrete cosine transform is formed with the use of both fast polynomial trans form (FPT) and fast Fourier transform (FFT).
借助于快速多项式变换(FPT)及快速傅里叶变换(FFT),本文给出了计算二维离散余弦变换(DCT)的一种新的混合算法,对N×N(N=2)二维实序列DCT的计算,其运算量为M个实乘和A个实加。
补充资料:快速傅立叶变换

快速傅氏变换 英文名是fast fourier transform

快速傅氏变换(fft)是离散傅氏变换(dft)的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现,但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换,可以说是进了一大步。

设x(n)为n项的复数序列,由dft变换,任一x(m)的计算都需要n次复数乘法和n-1次复数加法,而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法,一次复数加法等于两次实数加法,即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”(四次实数乘法和四次实数加法),那么求出n项复数序列的x(m),即n点dft变换大约就需要n2次运算。当n=1024点甚至更多的时候,需要n2=1048576次运算,在fft中,利用wn的周期性和对称性,把一个n项序列(设n=2k,k为正整数),分为两个n/2项的子序列,每个n/2点dft变换需要(n/2)2次运算,再用n次运算把两个n/2点的dft变换组合成一个n点的dft变换。这样变换以后,总的运算次数就变成n+2(n/2)2=n+n2/2。继续上面的例子,n=1024时,总的运算次数就变成了525312次,节省了大约50%的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去,直到分成两两一组的dft运算单元,那么n点的dft变换就只需要nlog2n次的运算,n在1024点时,运算量仅有10240次,是先前的直接算法的1%,点数越多,运算量的节约就越大,这就是fft的优越性。

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参考词条