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8.1 引言 8.3 A/D变换的量化效应 8.5 极限环振荡 8.4 乘积误差对数字滤波器有限字长运算的影响 8.6 系数量化对系数滤波器的影响

一、数字信号处理的基本步骤 二、信号数字化出现的问题 三、相关分析及其应用 四、功率谱分析及其应用

快速傅里叶变换（FFT)的出现推动了傅里叶分析的发展和应用。事实上，FFT不是一种新的变换，而是DFT的快速算法。线性卷和及离散傅里叶变换（DFT）是信号处理涉及最多的运算，DFT在相关、滤波及谱估计等方面已得到了广泛的应用。本章重点讨论FFT的基2算法、分裂基算法和使频域细化的线性调频Z变换(CZT)算法，同时，也讨论了卷和的快速算法。 7.1 概述 7.2 直接计算DFT存在的问题及改进的途径 7.3 Goertzel算法 7.4 按时间抽取(DIT)的基2 FFT算法 7.5 按频率抽取(DIF)的基2 FFT算法 7.6 进一步减少运算量的措施 7.7 按频率抽取(DIF)的基4 FFT算法 7.8 分裂基算法 7.9 线性卷和与线性相关的FFT算法 7.10 线性调频Z变换（CZT）

一、傅立叶变换－离散时间傅立叶变换（Discrete-Time Fourier Transform，DTFT)（定义、收敛条件、性质）– 离散傅立叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT)（定义、性质） 二、Z变换（定义、收敛条件、逆变换、性质）

3.1 离散傅里叶变换 离散傅里叶变换( DFT ) 的定义 3 2 离散傅里叶变换 离散傅里叶变换（DFT）的主要性质 3.3 频域采样 3 4 DFT的快速算法——快速傅里叶变换（FFT） 3.5 DFT（FFT）应用举例

2.1 引言 2.2 周期序列的离散傅里叶级数（DFS） 2.3 离散傅里叶级数（DFS）的性质 2.4 有限长序列离散傅里叶变换（DFT） 2.5 离散傅里叶变换的性质 2.6 频域采样理论

离散傅里叶变换在实际应用中是非常重要的，利用它可以计算信 号的频谱、功率谱和线性卷积等。但是，如果使用定义式(3.20)来 直接计算DFT，当N很大时，即使使用高速计算机，所花的时间也 太多。因此，如何提高计算DFT的速度，便成了重要的研究课题

3.3频率抽样理论 一,频域采样定理 时间(频率)函数抽样导致频率(时间)函数周期化对Z变换在单位圆上等间隔抽样一即对X(e抽样,频率抽样点数为N,则: