FFT原理通俗易懂的解釋

傅里葉變換（Fourier Transform，簡稱FFT）是一個(gè)廣泛應(yīng)用的數(shù)學(xué)工具，它可以將一個(gè)連續(xù)或離散信號(hào)分解成一系列單一的正弦函數(shù)，這些正弦函數(shù)名稱為頻率成分或頻譜。應(yīng)用FFT技術(shù)可以在音頻、圖像和信號(hào)處理等領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用，它能夠幫助工程師和科學(xué)家對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析和處理，從而更好地理解和控制數(shù)據(jù)。

所以，什么是傅里葉變換呢？它是一個(gè)數(shù)學(xué)公式，將一個(gè)復(fù)雜的信號(hào)轉(zhuǎn)換為一系列正弦和余弦波的線性組合，形成頻域上的頻率譜圖。換句話說，傅里葉變換之后，我們能夠看到信號(hào)中所有可能的頻率成分或者說是各個(gè)頻率變化對(duì)信號(hào)的貢獻(xiàn)。這個(gè)過程就被稱為頻域分析或頻譜分析。

相信你在學(xué)習(xí)傅里葉變換的時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)它分為離散傅里葉變換（Discrete Fourier Transform，DFT）和快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT）兩種。兩者都可以將信號(hào)分解為各個(gè)頻率成分，它們的不同之處在于計(jì)算復(fù)雜度和計(jì)算速度。

DFT是一種基礎(chǔ)的傅里葉變換，他在計(jì)算頻譜時(shí)需要進(jìn)行N^2次運(yùn)算，也就是說，它的時(shí)間復(fù)雜度是平方級(jí)別的。這種計(jì)算方式對(duì)于較小的信號(hào)算法足以勝任，但對(duì)于大型復(fù)雜的信號(hào)進(jìn)行計(jì)算則體驗(yàn)不佳。

為了解決這個(gè)問題，快速傅里葉變換（FFT）被發(fā)明出來，它是利用數(shù)學(xué)技巧和算法的改進(jìn)來簡化DFT計(jì)算。其時(shí)間復(fù)雜度可以降到O(NlogN)的級(jí)別，這項(xiàng)技術(shù)的主要優(yōu)點(diǎn)在于它可以在多個(gè)計(jì)算平臺(tái)上運(yùn)行，包括腳本語言、高級(jí)語言、甚至是硬件加速器。因此，它成為信號(hào)處理領(lǐng)域的最佳選擇。

那么，F(xiàn)FT是如何工作的呢？首先，它將輸入的信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散復(fù)數(shù)值。也就是通過采樣將連續(xù)信號(hào)轉(zhuǎn)化為離散信號(hào)，然后進(jìn)行頻率變換。實(shí)質(zhì)上，F(xiàn)FT所做的便是從時(shí)域上轉(zhuǎn)化為頻域上。

其次，F(xiàn)FT進(jìn)行信號(hào)頻率分解的原理是正弦余弦基函數(shù)，也稱為正交函數(shù)。由于正弦余弦函數(shù)是一種周期函數(shù)，具有周期為2π/f的特性，因此在頻率分解方面具有很好的適用性。通過將信號(hào)分割成均勻的 “間隔” 、在輸入點(diǎn)上對(duì)離散數(shù)據(jù)進(jìn)行“放大、平移、縮放”的處理，然后計(jì)算離散數(shù)據(jù)點(diǎn)的傅里葉變換，從而得到離散信號(hào)頻率譜。

最后，通過轉(zhuǎn)化得到的頻率譜圖可以進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)字信號(hào)處理。

總的來說，F(xiàn)FT是一種非常有用的數(shù)學(xué)工具，它可以將信號(hào)中的所有可能頻率分量展現(xiàn)出來，進(jìn)而方便我們進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、信號(hào)分析等工作。FFT的發(fā)明和應(yīng)用可以極大地幫助人們更深入地理解信號(hào)，同時(shí)也為科學(xué)和工程領(lǐng)域提供了更廣闊的應(yīng)用前景。