fft和dft的區(qū)別聯(lián)系

快速傅里葉變換（FFT）和離散傅里葉變換（DFT）是信號(hào)處理和數(shù)學(xué)計(jì)算領(lǐng)域中最常見的技術(shù)之一。它們都是用于將離散信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域的方法，而在此轉(zhuǎn)換過程中，它們都利用傅里葉級數(shù)的基本原理。雖然FFT算法通過高效的技術(shù)大大提高了計(jì)算速度，但它們與DFT之間仍然存在一些重要的區(qū)別。本文將詳細(xì)介紹FFT和DFT之間的聯(lián)系和區(qū)別。

DFT和FFT的定義

DFT是一種將離散時(shí)間序列信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻率域信號(hào)的技術(shù)。DFT算法將具有N個(gè)樣本的時(shí)域信號(hào)x(n)解析為具有相同數(shù)量的離散頻率點(diǎn)X(k)的頻域表示。

$$X(k)=\sum_{n=0}^{N-1}x(n)\cdot e^{-j2\pi kn/N}$$

其中，j表示虛數(shù)單位，N表示樣本長度，k表示頻率索引。DFT算法需要運(yùn)算N次S-FFT和N次復(fù)數(shù)乘法運(yùn)算。S-FFT表示大小為S的傅里葉變換。

FFT算法則是一種高效計(jì)算DFT算法的技術(shù)，它能夠?qū)個(gè)樣本的DFT在O（NlogN）時(shí)間內(nèi)計(jì)算出來。而DFT算法的時(shí)間復(fù)雜度為O（N^2）。FFT通過分治法將長序列劃分為若干個(gè)長度較小的子序列并依次進(jìn)行運(yùn)算，因此運(yùn)算復(fù)雜度顯著降低了。

DFT和FFT的區(qū)別

1.時(shí)間復(fù)雜度

如上所述，DFT的時(shí)間復(fù)雜度為O（N^2），而FFT的時(shí)間復(fù)雜度則為O（NlogN）。

2.運(yùn)算方式

DFT算法需要運(yùn)算N次S-FFT和N次復(fù)數(shù)乘法運(yùn)算，其中S和N之間的關(guān)系是S=N。FFT算法則通過分治法將長序列劃分為若干個(gè)長度較小的子序列并依次進(jìn)行運(yùn)算，因此運(yùn)算過程更高效。

3.數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式

在DFT算法中，需要將N個(gè)信號(hào)樣本存儲(chǔ)在數(shù)組中，并將其作為參數(shù)傳遞給算法。但在FFT算法中，信號(hào)樣本則以螺旋的方式存儲(chǔ)，稱為蛇形的存儲(chǔ)方式。這種存儲(chǔ)方式可以通過遞歸分治方法更方便地進(jìn)行FFT運(yùn)算。

4.計(jì)算機(jī)硬件的需求

DFT算法需要更高的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和處理能力。因?yàn)樗枰獙個(gè)信號(hào)樣本以及用于存儲(chǔ)變換輸出的數(shù)組存儲(chǔ)在內(nèi)存中。而FFT算法則將輸入數(shù)據(jù)分為若干段，逐段進(jìn)行計(jì)算，從而更方便地利用計(jì)算機(jī)的處理能力。

DFT和FFT的聯(lián)系

DFT和FFT算法都是基于傅里葉變換原理，將離散時(shí)間序列信號(hào)轉(zhuǎn)換為功率譜形式，同時(shí)在某些方面也有相似之處。

首先，它們都可以用于確定離散信號(hào)中存在的具體頻率。其次，它們都可以用于信號(hào)濾波，這意味著它們都可以刪去不需要的頻率成分，從而獲得所需的頻率范圍。最后，在實(shí)際應(yīng)用中，F(xiàn)FT算法通常更常見，因?yàn)樗浅＿m合于處理大量的信號(hào)樣本。

結(jié)論

綜上所述，DFT和FFT算法都是基于傅里葉變換原理，可用于將離散時(shí)間序列信號(hào)轉(zhuǎn)換為頻率域信號(hào)。FFT通過分治法將長序列劃分為若干個(gè)長度較小的子序列并依次進(jìn)行運(yùn)算，從而提高計(jì)算速度。DFT的時(shí)間復(fù)雜度更高，需要更高的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和處理能力。它們在某些方面也存在聯(lián)系，兩種方法都可以用于確定離散信號(hào)的頻率，以及信號(hào)的濾波。在實(shí)際應(yīng)用中，F(xiàn)FT算法通常更為常見，因?yàn)樗m用于處理大量的信號(hào)樣本。