快速入门 FFT

FFT快速傅里叶变换 超详细的入门学习总结 FFT快速傅里叶变换 阅读详情

快速入门 FFT

本文适合不想完全了解 FFT 原理不过想实现 FFT 算法的人

FFT 简介

FFT 也就是常说的快速傅里叶变换,其实本质上和傅里叶变换没有什么不同,也就是通过算法减少了一些乘法和加法的运算;DFT 的时间复杂度是 N² 级别的,而 FFT 的却是对数级别的复杂度,从而在 FFT 在数据量大的时候运算时间并不会高太多,这就使得 FFT 具有了在工程上的使用价值

FFT 算法简介

在这里插入图片描述

上面这张图是来自维基的介绍,简单来说的话,FFT 将数据按照索引地址按奇数和偶数分为两半,这两半数据还可以继续抽取,直到最后分解为单独的数据;然后利用了单位根的一些特性,减少了一些乘加步骤

但是顺序输入的数据,最后得到的结果是乱序的;为了得到顺序的输出,一般我们会将输入数据提前进行整理;因为 FFT 的输出索引地址会位反转,可以利用这个特性提前整理好输入数据,例如:输入 [1 2 3 4 5 6 7 8] 就整理为 [1 5 3 7 2 6 4 8]

FFT 第一个版本实现

最开始我为了能弄懂 FFT ,我就通过手算来了解 FFT 的过程,也就是通过上面那张图中的公式,一级级计算 FFT 的结果

最后根据手算的步骤实现了下面这个版本,其中单位根的复指数计算就直接手动计算完存表表了,在实现后发现只能够适用 4 个数的输入

import cmath

table = [1+0j,2+0j,3+0j,4+0j]
rotate_table = [1+0j,0-1j,-1+0j,0+1j]
result = []

N = 4
k = 0
r = 0
tmp = 0
while k < len(table):
    while r < len(table)/2
# Python中的FFT入门:生成了二维正弦条纹,然后进行快速傅里叶变换(附完整代码和详解) Python中的FFT入门:生成了二维正弦条纹,然后进行快速傅里叶变换(附完整代码和详解) ) 一、关键概念 DFT(离散傅里叶变换) 离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换也是傅里叶分析的最核心部分,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而区研究信号在频谱上面结构和相应变化规律,了解原始信号更多特征。但是,DFT缺... 阅读详情

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greedyhao
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