①直接利用DFT计算:复乘次数为N2,复加次数为N(N-1)利用FT计算:复乘次数为og:n复加次数为log:解

象富里哀级数,富里哀变换以及它们离散时间相应部分构成了信号处理的基础。为了 便于这类问题的分析, MATLAB提供了函数fff fft2 fftshift这类函数集执行一 维和二维离散富里哀变换及其逆变换。这些函数允许人们完成很多信号处理任务。除此之外, 还可在可选的信号处理工具箱中得到其他扩展的信号处理工具

一、多项式的表示方式 二、多项式的基本运算

DFT在实际应用中很重要:可以计算信号的频 谱、功率谱和线性卷积等。 直接按DFT变换进行计算,当序列长度N很 大时,计算量非常大,所需时间会很长。 FFT并不是一种与DFT不同的变换,而是 DFT的一种快速计算的算法

系统仿真的要点 一、关于快速傅立叶变换的fft函数的调用 二、频谱分析举例

综述了SFT的理论框架、约束条件及频谱重排、窗函数滤波、降采样FFT等关键技术问题,结合算法最新理论成果,归纳出4种不同的重构方法:哈希映射法混叠同余法、相位解码法、二分查找法最后介绍了SFT理论的应用成果,并展望了其未来可能的发展方向

• 傅立叶变换的离散性和周期性 • 从离散傅立叶级数(DFS)到离散傅立叶变换(DFT) • 离散傅立叶变换(DFT)的性质 • 离散傅立叶变换(DFT)与 Z 变换的关系 • 快速傅立叶变换(FFT信号流图) • 离散傅立叶变换(DFT)的应用

11.1 快速傅里叶变换 11.2 并行FFT算法