原標(biāo)題：還不了解fft原理?帶你三分鐘搞定fft原理

一、FFT概述

快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，簡稱FFT）是一種高效計算離散傅里葉變換（Discrete Fourier Transform，簡稱DFT）及其逆變換的算法。傅里葉變換是信號處理領(lǐng)域的重要工具，能夠?qū)⑿盘枏臅r域（時間域）轉(zhuǎn)換到頻域（頻率域），從而方便我們分析信號的頻率成分。然而，直接計算DFT的復(fù)雜度較高，為O(N2)，其中N是信號的長度。FFT算法通過利用DFT的周期性和對稱性，將計算復(fù)雜度降低到O(NlogN)，極大地提高了計算效率。

二、FFT的基本原理

1. 分治策略

   FFT算法的核心是分治策略。它將一個長度為N的DFT分解為多個較短的DFT，通過遞歸的方式逐步求解，最后再將結(jié)果合并。這種策略能夠顯著減少計算量。

2. 蝶形運算

   在FFT的計算過程中，蝶形運算是基本單元。蝶形運算涉及兩個輸入點，通過特定的加法和乘法操作，產(chǎn)生兩個輸出點。這些操作在FFT的每一級遞歸中都會進(jìn)行，直到得到最終的DFT結(jié)果。

3. 周期性和對稱性

   FFT算法充分利用了DFT的周期性和對稱性。例如，對于長度為N（N為2的冪次方）的信號，其DFT結(jié)果具有周期性和對稱性，這使得在計算過程中可以省略一些冗余的計算。

三、FFT的具體實現(xiàn)

1. 按時間抽?。―IT）和按頻率抽?。―IF）

   FFT算法有兩種主要的實現(xiàn)方式：按時間抽取（Decimation-In-Time，DIT）和按頻率抽?。―ecimation-In-Frequency，DIF）。DIT算法將信號按時間順序分解為較短的子信號，而DIF算法則按頻率順序進(jìn)行分解。兩種算法在本質(zhì)上是一致的，只是分解和組合的方式不同。

2. 基-2算法和基-4算法

   對于長度為N=2k（k為正整數(shù)）的信號，F(xiàn)FT算法可以采用基-2或基-4的方式實現(xiàn)?；?2算法每次將信號分解為兩個較短的子信號，而基-4算法則每次分解為四個?；?4算法在某些情況下可以進(jìn)一步提高計算效率，但實現(xiàn)起來相對復(fù)雜。

3. 輸入數(shù)據(jù)的重排

   在進(jìn)行FFT計算之前，通常需要對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行重排。這是因為在遞歸計算過程中，數(shù)據(jù)需要按照特定的順序進(jìn)行處理。重排操作可以通過位逆序的方式實現(xiàn)，即將數(shù)據(jù)的二進(jìn)制表示進(jìn)行逆序排列。

四、FFT的應(yīng)用

FFT算法在信號處理、圖像處理、通信系統(tǒng)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。例如，在語音處理中，F(xiàn)FT可以用于提取語音信號的頻譜特征；在圖像處理中，F(xiàn)FT可以用于圖像壓縮和濾波；在通信系統(tǒng)中，F(xiàn)FT可以用于調(diào)制解調(diào)和多址接入等。

五、總結(jié)

FFT算法是一種高效計算DFT的算法，通過分治策略和蝶形運算，將計算復(fù)雜度降低到O(NlogN)。它在信號處理、圖像處理、通信系統(tǒng)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。了解FFT原理，有助于我們更好地理解和應(yīng)用這一強(qiáng)大的工具。