1) FFT
快速付立叶变换
2) fast Fourier transform(FFT)
快速付立叶变换(FFT)
3) FFT(fast fourier transforms)
FFT(快速付立叶变换)
4) fast fourier transform
快速付里叶变换
1.
The frequency analysis of strain-time response signals isPerformed with a fast sampling system and fast Fourier transform.
本文用电测法对独塔斜拉桥的桥塔锚固区、索管及钢梁锚固区在静、动态不同工况下的应变和应力进行了测量和分析，并利用高速数据采集系统和快速付里叶变换（简称ＦＦＴ）对动载工况下的应变───时间响应信号进行了频谱分析，为优化工程设计和桥的合理使用提供了可靠的参考依据。
2.
In this paper,the method of processing digital singal has been discussed,the author has designed the fast Fourier transform software,has gained signal amplitude spectrum and power spectrum,so the interconnect communication system has the function of frequency spectrum analysis.
本文介绍数字信号处理的方法以及快速付里叶变换程序的设计，从而获得信号的幅频特性以及相应的功率谱，实现了整个联机系统的自动频谱分析功能。
3.
The radix—2 decimation—in—time fast Fourier transform (DIT—FFT) algorithm for a complex sequence was analysed.
通过对复数序列基2时域抽点快速付里叶变换(DIT—FFT)算法的分析,发现其乘法计算量中有一部分不是必需的,在一定条件下可以消除。
5) FFT
快速付里叶变换
1.
This paper presents a method to implement FFT,which is based on a FFT module founded with VB6.
0设计实现快速付里叶变换(FFT)模块的方法,并在此基础上设计编写了实时海浪功率谱分析软件。
2.
New Algorithm for Calculating Poles of a Thin Wire Scatter by FFT Method;
本文提出一种直接对积分核函数作快速付里叶变换求取直导线散射体极点的新方法，并以平行于无限大导体平面的有限长细导线为例，用较短的计算时间，获得了较高精度的计算结果。
6) FFT
快速傅立叶变换
1.
Roll eccentricity compensation control based on FFT;
基于快速傅立叶变换的轧辊偏心补偿控制
2.
The Implementation of Fast Fourier Transform (FFT) in DSP;
快速傅立叶变换(FFT)在数字信号处理器(DSP)上的实现
3.
The Analysis of the Phase-Shift Error of the PMP Phase-Shift Device Using FFT Method;
利用快速傅立叶变换分析PMP相移机构的相移误差
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