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fft算法，什么是FFT

來源：整理 時間：2023-08-29 11:58:29 編輯：智能門戶 手機版

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1，什么是FFT

快速傅里葉變換，是計算機算傅里葉變換的常用方法?！FT（Fast Fourier Transformation），即為快速傅氏變換，是離散傅氏變換的快速算法，它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、虛、實等特性，對離散傅立葉變換的算法進行改進獲得的。它對傅氏變換的理論并沒有新的 FFT算法圖發(fā)現(xiàn)，但是對于在計算機系統(tǒng)或者說數(shù)字系統(tǒng)中應用離散傅立葉變換，可以說是進了一大步。

什么是FFT

2，求FFT公式或算法

二維FFT相當于對行和列分別進行一維FFT運算。具體的實現(xiàn)辦法如下： 先對各行逐一進行一維FFT，然后再對變換后的新矩陣的各列逐一進行一維FFT。相應的偽代碼如下所示： for (int i=0; i
在這里有： http://blog.21ic.com/user1/4123/archives/2007/38294.html

求FFT公式或算法

3，F(xiàn)FT與圖像最大互相關算法

圖像 互相關算法 就是計算 兩幅圖像 相關系數(shù) 的 方法，常用于圖像匹配。例如同一目標物，被拍了兩張照片，要把兩張照片“對齊",可以給出不同的對位，計算相關系數(shù)，相關系數(shù)最大的對位就是最佳對齊。相關系數(shù)計算和褶積計算可以用到傅里葉變換。FFT 是快速傅里葉變換。FFT 要求 離散 點 為 2 的 整次方點，例如1024，2048....,它利用系數(shù)的對稱性，省去大量計算時間。關于圖像匹配互相關算法，網(wǎng)上好像很多。FFT 是老技術，程序也能找到。（隨便找了一篇）圖像匹配最大互相關算法的專用ASIC硬件實現(xiàn)方式研究 見參考資料。

FFT與圖像最大互相關算法

4，關于示波器中 FFT 算法的問題

FFT=fast fourior transform. 這是一種方便于計算機計算的快速傅里葉變換還有一種是DFT 但是因為其complexity=N^2>>FFT=NlogN 因此不被計算機算法采用紫色的是上面方波在頻域里的對應值（spectrum）我們知道方波可以用傅里葉級數(shù)表示成無窮多個正弦函數(shù)的和f(t)=a∑sin(kπt)/k(大致表示 不是精確的)因此頻域里也是sin(wt)的疊加 也就形成了顯示的圖案 因為FFT是按一定采樣率采樣的 因此頻域里應該是周期函數(shù)但是由于DFT所取的點數(shù)限制 還有取點數(shù)N*1/f(采樣時間)不等于方波的周期 使得函數(shù)有所謂的sidelobe 因此 使得不是顯示中不是完美的impulse. 周期特征也不明顯 而在FFT(DFT)里取點數(shù)會影響在頻域里的分辨率 點數(shù)取的越多 頻域的分辨率就越高 顯示就越會像一個impulse

5，什么是FFT算法DSP是什么

FFT是快速傅里葉變換（ Fast Fourier Transform ） DSP是數(shù)字信號處理 （ Digital Signal Processing ）
1、蝶形算法： 有關蝶形算法的介紹和思想大家百度或者Google一下就很容易找到，這里只是說一下要注意的地方。 蝶形算法中有這樣一個有趣的規(guī)則：若輸入信號的順序為自然順序，那么輸出信號的順序就為倒位序（算法參見4）順序。 2、二維FFT的變換順序： 首先進行行變換，對變換后的結果再進行列變換。 3、關于二維FFT運算后的結果 按照公式運算出的結果中，能量大部分分集中在四個角，如果我們想要能量集中在中間，我們需要成一個歐拉數(shù)，其實也簡單，你可以在輸入信號時做一個簡單的變換，如下描述： 設i，j為輸入信號的坐標，那么 輸入信號可表示為x(i, j)， 若(i + j) % 2 == 0 則取源信號為輸入信號，否則取源信號的相反數(shù)為輸入信號，即 -x(i, j)。 運算出來的結果中，能量就集中在中間位置了。 4、關于倒位序算法 倒位序：就是將數(shù)字的各個尾反過來排序后得到的數(shù)字后的順序，舉個例子吧 如我們的輸入8個信號，我們只需要三個位就可以描述著寫信號的下標，比如1 = 001B， 2 = 010B等等，那么1的倒位后為100B = 4， 010B = 2，依此類推，這就是倒位序，最后生成的新的順序就是排序后的結果，這個結果有一個特點，那就是把偶數(shù)和奇數(shù)分開，這也就是FFT的理論基礎。

6，基于cuda的一維快速傅里葉fft算法

CUFFT庫說明有，很清楚的，下面代碼賦值給data就可以了#define NX 256#define BATCH 10cufftHandle plan;cufftComplex *data;cudaMalloc((void**)&data, sizeof(cufftComplex)*NX*BATCH);if (cudaGetLastError() != cudaSuccess)fprintf(stderr, "Cuda error: Failed to allocate\n");return;}if (cufftPlan1d(&plan, NX, CUFFT_C2C, BATCH) != CUFFT_SUCCESS)fprintf(stderr, "CUFFT error: Plan creation failed");return;}.../* Note:* Identical pointers to input and output arrays implies in-placetransformation*/if (cufftExecC2C(plan, data, data, CUFFT_FORWARD) != CUFFT_SUCCESS)fprintf(stderr, "CUFFT error: ExecC2C Forward failed");return;}if (cufftExecC2C(plan, data, data, CUFFT_INVERSE) != CUFFT_SUCCESS)fprintf(stderr, "CUFFT error: ExecC2C Inverse failed");return;}
文章TAG：算法什么fft算法

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