今天就跟大家聊聊有關(guān)快速傅里葉變換FFT的原理及公式是什么，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

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快速傅里葉變換(FFT)的原理及公式

原理及公式

非周期性連續(xù)時間信號x(t)的傅里葉變換可以表示為

　　式中計算出來的是信號x(t)的連續(xù)頻譜。但是，在實際的控制系統(tǒng)中能夠得到的是連續(xù)信號x(t)的離散采樣值x(nT)。因此需要利用離散信號x(nT)來計算信號x(t)的頻譜。
　　有限長離散信號x(n)，n=0，1，…，N-1的DFT定義為：

　　可以看出，DFT需要計算大約N2次乘法和N2次加法。當(dāng)N較大時，這個計算量是很大的。利用WN的對稱性和周期性，將N點DFT分解為兩個N／2點的 DFT，這樣兩個N／2點DFT總的計算量只是原來的一半，即(N／2)2+(N／2)2=N2／2，這樣可以繼續(xù)分解下去，將N／2再分解為N／4點 DFT等。對于N=2m 點的DFT都可以分解為2點的DFT，這樣其計算量可以減少為(N／2)log2N次乘法和Nlog2N次加法。圖1為FFT與DFT-所需運算量與計算點數(shù)的關(guān)系曲線。由圖可以明顯看出FFT算法的優(yōu)越性。

　　將x(n)分解為偶數(shù)與奇數(shù)的兩個序列之和，即

　　x1(n)和x2(n)的長度都是N／2，x1(n)是偶數(shù)序列，x2(n)是奇數(shù)序列，則

　　其中X1(k)和X2(k)分別為x1(n)和x2(n)的N／2點DFT。由于X1(k)和X2(k)均以N／2為周期，且WN k+N/2=-WN k，所以X(k)又可表示為：

　　上式的運算可以用圖2表示，根據(jù)其形狀稱之為蝶形運算。依此類推，經(jīng)過m-1次分解，最后將N點DFT分解為N／2個兩點DFT。圖3為8點FFT的分解流程。


　　FFT算法的原理是通過許多小的更加容易進行的變換去實現(xiàn)大規(guī)模的變換，降低了運算要求，提高了與運算速度。FFT不是DFT的近似運算，它們完全是等效的。

關(guān)于FFT精度的說明：

因為這個變換采用了浮點運算，因此需要足夠的精度，以使在出現(xiàn)舍入誤差時，結(jié)果中的每個組成部分的準確整數(shù)值仍是可辨認的。為了FFT的舍入誤差，應(yīng)該允許增加幾倍log2(log2N)位的二進制。以256為基數(shù)、長度為N字節(jié)的數(shù)可以產(chǎn)生大到(256)2N階的卷積分量，所以為了正確存儲，需要16+log2N位精度，若數(shù)i是浮點尾數(shù)的二進制位數(shù)，則有條件： 
　　如果i=24，對于任意感興趣（N>256）的N值，單精度是不合適的；如果i=53，也就是采用雙精度，則允許N大于106，相當(dāng)于幾百萬十進制位。所以，用FFT作大數(shù)乘法時，向量數(shù)組選用雙精度類型。

看完上述內(nèi)容，你們對快速傅里葉變換FFT的原理及公式是什么有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。

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