1) FFT
快速傅立叶算法
1.
The DSP microprocessor with FFT algorithm is adopted in the system so as to promote the real-time & on-line monitoring performance.
介绍动态称重系统的设计原理;并提出了运用快速傅立叶算法同DSP微处理器相结合,使得实时在线监测的性能得以大大提高。
2) fast Fourier transform algorithm
快速傅立叶变换演算法
3) algorithm of Fast Fourier Transform
快速傅立叶变换算法
5) Windows and Interpolation Fast Fourier Transform algorithm
加窗插值快速傅立叶变换算法
6) FFT
快速傅立叶变换法
1.
In experiment, the single polarization exponent model is used to simulate the SFGPR receiving signal, the influence of system noise and medium loss is considered, the MUSIC images are compared with the conventional FFT images.
在实验中,采用单极化指数模型对SFGPR接收信号进行仿真,并考虑系统噪声和媒质损耗的影响,将MUSIC算法得到的目标图像与传统的快速傅立叶变换法(FFT)得到的目标图像进行了对比。
补充资料：快速傅立叶变换
快速傅氏变换 英文名是fast fourier transform
快速傅氏变换（fft）是离散傅氏变换(dft)的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。
设x(n)为n项的复数序列，由dft变换，任一x（m）的计算都需要n次复数乘法和n-1次复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法等于两次实数加法，即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”（四次实数乘法和四次实数加法），那么求出n项复数序列的x（m）,即n点dft变换大约就需要n2次运算。当n=1024点甚至更多的时候，需要n2=1048576次运算，在fft中，利用wn的周期性和对称性，把一个n项序列（设n=2k,k为正整数），分为两个n/2项的子序列，每个n/2点dft变换需要（n/2）2次运算，再用n次运算把两个n/2点的dft变换组合成一个n点的dft变换。这样变换以后，总的运算次数就变成n+2（n/2）2=n+n2/2。继续上面的例子，n=1024时，总的运算次数就变成了525312次，节省了大约50%的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去，直到分成两两一组的dft运算单元，那么n点的dft变换就只需要nlog2n次的运算，n在1024点时，运算量仅有10240次，是先前的直接算法的1%，点数越多，运算量的节约就越大，这就是fft的优越性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条