“快速傅里叶变换”和“离散傅里叶变换”的主要区别是什么?哪个准确?
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FFT(Fast Fourier Transformation),即为快速傅氏变换,是离散傅氏变换的快速算法,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。
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+N^2/2。
FFT提高了运算速度,但是,也对参与运算的样本序列作出了限制,即要求样本数为2^N点。离散傅里叶变换DFT则无上述限制。
小结:FFT快,DFT灵活,各有优点,如果满足分析要求,两者准确度相同。
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+N^2/2。
FFT提高了运算速度,但是,也对参与运算的样本序列作出了限制,即要求样本数为2^N点。离散傅里叶变换DFT则无上述限制。
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