有什么資料或視頻推薦嗎？

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FFT，F(xiàn)ast Fourier Transform 快速傅里葉變換算法，就是可以快速的計(jì)算傅里葉變換。談到這個(gè)FFT，我們不禁要說到DFT，離散傅里葉變換Discrete Fourier Transform。

FFT的出現(xiàn)，就是為了簡(jiǎn)化DFT的計(jì)算過程

DFT這種算法，在時(shí)域和頻域都是有限離散數(shù)列，方便計(jì)算機(jī)處理，所以可以通過集成電路進(jìn)行大規(guī)模應(yīng)用。但是DFT的算法法復(fù)雜度達(dá)到了Ο(N^2)，N是序列的個(gè)數(shù)，我們?nèi)=1024，那么計(jì)算DFT需要1048576即一百多萬(wàn)次復(fù)數(shù)乘法運(yùn)算。

在實(shí)際的信號(hào)處理過程中，N會(huì)更大，那么計(jì)算量會(huì)蹭蹭的往上漲。

這個(gè)時(shí)候，F(xiàn)FT問世了，它通過研究復(fù)指數(shù)函數(shù)的一些性質(zhì)，發(fā)現(xiàn)有些變量不需要算第二遍，有限量是零不需要算，因此可以簡(jiǎn)少計(jì)算次數(shù)。

當(dāng)然了，從FFT算法出現(xiàn)到現(xiàn)在，出現(xiàn)了大量的FFT算法，包括庫(kù)利-圖基FFT算法，桑德-圖基算法等等好多算法。

學(xué)習(xí)FFT算法

其實(shí)如果你只是需要工程應(yīng)用的話，現(xiàn)在Matlab，Python等編程語(yǔ)言，自帶信號(hào)處理庫(kù)，可以直接調(diào)用FFT函數(shù)。你只需要了解基本的FFT實(shí)現(xiàn)過程。

推薦書籍：

國(guó)內(nèi)幾乎任何一本信號(hào)與系統(tǒng)、數(shù)字信號(hào)處理教材都會(huì)對(duì)FFT算法有介紹，比如鄭君里《信號(hào)與系統(tǒng)》，程佩青《數(shù)字信號(hào)處理》

在線資料推薦：

班長(zhǎng)之前也寫過一個(gè)簡(jiǎn)單的FFT介紹，可供參考。

其他比較不錯(cuò)的在線資料有：

http://blog.miskcoo.com/2015/04/polynomial-multiplication-and-fast-fourier-transformhttp://picks.logdown.com/posts/177631-fast-fourier-transformhttps://www.cnblogs.com/fenghaoran/p/7107608.htmlhttps://blog.csdn.net/WADuan2/article/details/79529900

如果英語(yǔ)過的去，搜索英文fft algorithm，資料絕對(duì)更加豐富多彩。

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