详解FFT(快速傅里叶变换FFT

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 1

kn

X (k ) = ∑ x(n)WN RN (k )

n =0

kn 在所有复指数值 W N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 次复数乘法

2

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。

WN 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: W ( k + N ) n

N

kn

= W = W ( n + N ) k

N

N

(2) 对称性:W

( k + N / 2 )

= W

k

N N

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

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