FFT的公式是什么和算法是怎样实现 二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下：先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。相应的伪代码如下所示：for(int i=0；i；i+)FFT_1D(ROW[i]，N)；for(int j=0；j；j+)FFT_1D(COL[j]，M)；其中，ROW[i]表示矩阵的第i行。注意这只是一个简单的记法，并不能完全照抄。还需要通过一些语句来生成各行的数据。同理，COL[i]是对矩阵的第i列的一种简单表示方法。所以，关键是一维FFT算法的实现。下面讨论一维FFT的算法原理。【1D-FFT的算法实现】设序列h(n)长度为N，将其按下标的奇偶性分成两组，即he和ho序列，它们的长度都是N/2。这样，可以将h(n)的FFT计算公式改写如下：(A)由于所以，(A)式可以改写成下面的形式：按照FFT的定义，上面的式子实际上是：其中，k的取值范围是 0~N-1。我们注意到He(k)和Ho(k)是N/2点的DFT，其周期是N/2。因此，H(k)DFT的前N/2点和后N/2点都可以用He(k)和Ho(k)来表示
关于FFT计算怎么选取点数
16点dit-fft运算流图 一般教材那章都有这个的、fft是一种dft的高效算法，称为快速傅立叶变换（fast fourier transform）。fft算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法，先简要介绍fft的基本。
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FFT的算法 FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换（fast Fourier transform），它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。FFT算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法，先简要介绍FFT的基本原理。从DFT运算开始，说明FFT的基本原理。DFT的运算为：式中由这种方法计算DFT对于 的每个K值，需要进行4N次实数相乘和（4N-2）次相加，对于N个k值，共需4N*4N次实数相乘和（4N-2)(4N-2）次实数相加。改进DFT算法，减小它的运算量，利用DFT中 的周期性和对称性，使整个DFT的计算变成一系列迭代运算，可大幅度提高运算过程和运算量，这就是FFT的基本思想。FFT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。设x(n)为N项的复数序列，由DFT变换，任一X（m）的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法等于两次实数加法，即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”（四次实数乘法和四次实数加法），那么求出N项复数序列的X（m），即N点DFT变换大约就需要N^2次运算。当N=1024点甚至更多的时候，需要。
这样FFT运算是否正确？ 应当说能和不能.FFT 和 IFFT 是所谓的快速傅里叶变换，它必须把时序分成2的N次方个点，然后利用系数的对称性，加快计算速度.输入1024个数，输出也是1024个数，这1024个数可以反变换回去.所以你说\"取部分\"，怎么取？FFT 常用.
以2为基的FFT算法的基本运算单元是什么？ T/FFT的发展历史离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是数字信号处理最重要的基石之一，也是对信号进行分析和处理时最常用的工具之一。。
什么是FFT？ 快速傅里叶变换，是计算机算傅里叶变换的常用方法。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。
