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FFT算法的完整DSP实现：有关FFT理论的一点小小解释
关于FFT这里只想提到两点：
（1）DFT变换对的表达式（必须记住）
—— 称旋转因子
（2）FFT用途——目标只有一个，加速DFT的计算效率。
DFT计算X(k)需要N^2次复数乘法和N(N-1)次复数加法；FFT将N^2的计算量降为。
“FFT其实是很难的东西，即使常年在这个领域下打拼的科学家也未必能很好的写出FFT的算法。”
因此，我们不必太过纠结于细节，当明白FFT理论后，将已有的算法挪过来用就OK了，不必为闭着教材写不出FFT而郁闷不堪。
FFT的BASIC程序伪代码如下：
IFFT的BASIC程序伪代码如下（IFFT通过调用FFT计算）：
FFT算法的流程图如下图，总结为3过程3循环：
（1）3过程：单点时域分解（倒位序过程） + 单点时域计算单点频谱 + 频域合成
（2）3循环：外循环——分解次数，中循环——sub-DFT运算，内循环——2点蝶形算法
分解过程或者说倒位序的获得参考下图理解：
关于FFT这里只想提到两点：
（1）DFT变换对的表达式（必须记住）
—— 称旋转因子（2）FFT用途——目标只有一个，加速DFT的计算效率。
DFT计算X(k)需要N^2次复数乘法和N(N-1)次复数加法；FFT将N^2的计算量降为。
“FFT其实是很难的东西，即使常年在这个领域下打拼的科学家也未必能很好的写出FFT的算法。”
因此，我们不必太过纠结于细节，当明白FFT理论后，将已有的算法挪过来用就OK了，不必为闭着教材写不出FFT而郁闷不堪。
FFT的BASIC程序伪代码如下：
IFFT的BASIC程序伪代码如下（IFFT通过调用FFT计算）：
FFT算法的流程图如下图，总结为3过程3循环：
（1）3过程：单点时域分解（倒位序过程） + 单点时域计算单点频谱 + 频域合成
（2）3循环：外循环——分解次数，中循环——sub-DFT运算，内循环——2点蝶形算法
分解过程或者说倒位序的获得参考下图理解：
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