快速傅里叶变换(fft)和干膜厚度(dft)的区别

技术领先于一切，技术领域的发展使数字世界的效率日益提高。计算机就是这样的例子，系统看起来很容易或容易访问，但内部处理相当复杂。...

技术领先于一切，技术领域的发展使数字世界的效率日益提高。计算机就是这样的例子，系统看起来很容易或容易访问，但内部处理相当复杂。

电脑或笔记本电脑屏幕上可见的东西不仅仅与一个人键入的内容直接相关；相反，它包括几个单元，帮助处理输入并将其转换为可读的输出。

数字信号处理（DSP）是数字信号处理（digital signal processing）的缩写，它实现了将输入转换为可读文本或清晰可见图片的过程。每个输入都是一些其他形式的数据或信息，因此DSP支持这种转换。

在DSP中，有不同类型的不同组件，它们在各自的单元中的工作方式不同，有不同的工具可以帮助转换频率和信号。其中有傅立叶变换、拉普拉斯变换、z变换等。。

快速傅里叶变换(fft) vs. 干膜厚度(dft)

FFT与DFT的区别在于FFT增强了DFT的工作。它们都是傅里叶系统或变换的一部分，但它们的工作方式不同。

比较参数	快速傅里叶变换	干膜厚度
完整形式	快速傅里叶变换	离散傅里叶变换
定义	几种计算技术的结合，包括DFT	将时域分量转换为频域分量的数学算法。
工作	更快的计算速度	建立时域和频域之间的关系
应用	卷积、电压测量等。。	频谱估计、定罪等。。
版本	快速版本	离散型

fft与dft的比较表

什么是快速傅里叶变换(fft)？

FFT是快速傅立叶变换（Fast Fourier transform）的缩写，是计算机中的一种数学算法，它可以加速DFT（离散傅立叶变换）进行的变换。它有助于降低计算的复杂性。

FFT在信号处理中有着广泛的应用。它将N个点2N2to N logn所需的计算量减少到N logn，其中LG是基2算法。FFT分为两类，即：；时间抽取和频率抽取。

FFT算法的工作原理不同，它将输入元素按位倒序排列，然后建立输出变换（时间抽取）。其基本工作是将一个长度为N的变换分解为两个长度为N/2的变换。

FFT是Cooley和Turkey在1965年讨论的一种算法，而Gauss在1805年描述了该算法的关键因子分解。高斯一步一步地描述了因子分解。

通过实例说明了FFT的工作原理；如果一次运算需要1纳秒，那么快速傅里叶变换将通过计算问题大小N=10*9的离散傅里叶变换将时间缩短到30秒。

在计算机科学术语中，快速傅立叶变换（FFT）减少了问题大小N所需的计算量。简言之，快速傅里叶变换是一种用于快速高效计算离散傅里叶变换（DFT）的数学算法。

快速傅立叶变换（FFT）有助于减少DFT计算的时间，FFT的效率在声工程、地震学和电压测量中都是可见的。

什么是干膜厚度(dft)？

DFT是离散傅里叶变换的缩写，它是一种数学算法，通过计算有限时长信号的频谱来帮助处理数字信号。

DFT的工作原理是将N个离散时间样本转换为相同数量的离散频率样本。在某些应用中，时域的形状不适用于信号，在这种情况下，信号频率内容变得非常有用。

另一种DFT是IDFT，表示离散傅立叶逆变换，尽管它的工作原理与DFT非常相似，因为它也将N个离散频率样本转换为相同数量的离散时间样本。

在几种情况下，时域信号的频率内容会发生变化。DFT在LC振荡器等应用中起作用，以观察产生的正弦波中有多少噪声。除了谱估计之外，DFT在DSP中还有其他一些应用，例如快速卷积。

DFT的一些特性是：-

线性度—根据线性度，信号组合的DFT等于单个信号的总和。
对偶-有定理是用来寻找有限持续时间序列的，定理是用来；X（N）⟷Nx公司[((−k））N]。

DFT还有其他一些性质，包括：；复共轭性质，循环频移，两个序列的乘法，帕塞瓦尔定理，对称性。

离散傅立叶变换（DFT）是将时域信号变换为频域分量的一种变换，因为数字信号的频域分量表示在频域中非常重要。

这是对编码在频率相位和分量正弦振幅中的信息的直接检查。例如，人类的语音和听觉使用这些信号进行编码，而DFT可以从系统的脉冲响应中找到系统的频率响应，反之亦然。

fft与dft的主要区别

FFT代表快速傅立叶变换，DFT代表离散傅立叶变换。
FFT是Fourier变换的高效和快速版本，而DFT是Fourier变换的离散版本。
FFT在声工程、地震学等领域有着广泛的应用，而DFT在谱估计、卷积等领域有着广泛的应用。。
FFT是DFT的一种实现，而DFT建立了时域和频域表示之间的关系。
DFT是一种将时域信号转换为频域分量的数学算法，而FFT算法则包含了DFT等多种计算技术。

结论

FFT和DFT在计算技术中都很重要，它们在转换中起着重要的作用。

FFT和DFT是DSP的一部分。FFT也适用于DFT。

参考文献

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/115105/
https://www.researchgate.net/profile/Levent_Sevgi/publication/3305825_Numerical_fourier_transforms_DFT_and_FFT/links/5ad4d519a6fdcc2935809380/Numerical-fourier-transforms-DFT-and-FFT.pdf

发表于 2021-07-10 02:34
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分类：IT

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