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1)  complex-conjugate gradient method-Fast Fourier transform
复共轭梯度法-快速傅立叶变换
2)  CG-FFT
共轭梯度-快速傅立叶变换方法
3)  complex-conjugate gradient method-fast Fourier transform(CCGM-FFT)
复共轭梯度法-快速傅里叶变换(CCGM-FFT)
4)  conjugate gradient fast Fourier transform(CG-FFT)
共轭梯度-傅立叶变换
5)  Conjugate Gradient Fast Fourier Transform (CG-FFT)
共轭梯度快速傅利叶变换(CG-FFT)
6)  rapid Fourier transform NMR correlation spectroscopy
快速傅立叶变换核磁共振相关波谱法
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。

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