dft算法代码c(dft计算程序)

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本文目录一览：

• 1、参考以下程序段,对DFT和FFT算法做计算效率比较
• 2、一维复数序列的快速傅里叶变换(FFT)
• 3、如何用matlab定义DFT

参考以下程序段,对DFT和FFT算法做计算效率比较

1、大数据量的话，当然是fft了。其实FFT就是DFT的快速算法，两者是一样的。

2、N点的DFT复数乘法次数为N，复数加法次数是N(N-1)，如果N远大于1，则这两者都近似为N，随N增大而急速增大。

3、含义不同：DTFT是离散时间傅里叶变换，DFT是离散傅里叶变换，FFT是DFT的一种高效快速算法，也称作快速傅里叶变换。

4、通常做4个点的fft，就意味着你在市域上取了4个点的样本来做。fft是dft的快速实现方式，本质是完全一样的。

5、fft就是dft的快速算法， 结果是一样的。应该不会有这个差别。

6、记着FFT从本质上来说和DFT没有任何区别，它只是DFT的一种快速的实现方法而已，比如你要用工具来计算1024个点的DFT来分析一个信号的频谱，用原来的DFT算法比起FFT算法要慢很多，仅此而已。

一维复数序列的快速傅里叶变换(FFT)

一般来说，W是复数，因此，X（j）也是复数，对于式（8－5）的傅里叶变换（DFT），计算一个X（j）值需要N次复数乘法和N－1次复数加法。

FFT（快速傅里叶变换）是一种实现DFT（离散傅里叶变换）的快速算法，是利用复数形式的离散傅里叶变换来计算实数形式的离散傅里叶变换，matlab中的fft()函数是实现该算法的实现。

基础原理讲述：FFT（快速傅里叶变换）：FFT算法是DFT算法的改良版，而DFT是FFT的离散化。理解FFT，就从傅里叶变换到DFT再到FFT的思路进行推导。笔者也会按照这样的思路进行讲解推导。

快速傅里叶变换，即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。

FFT（快速傅里叶变换）是利用复数形式的离散傅里叶变换来计算实数形式的离散傅里叶变换，matlab中的fft()函数是实现该算法的实现。

如何用matlab定义DFT

1、把那一行改成 sw(n，：) = temp； %把temp值存放在sw的第n行，任意列 因为每次得到的temp值是一个数组，而用sw(n)的话只指定了一个位置，所以会出错。

2、Y = fft(X) 用快速傅里叶变换 (FFT) 算法计算 X 的离散傅里叶变换 (DFT)。如果 X 是向量，则 fft(X) 返回该向量的傅里叶变换。如果 X 是矩阵，则 fft(X) 将 X 的各列视为向量，并返回每列的傅里叶变换。

3、n表示实际采样点数，取n1和n2二者中的大值，而且进行DFT变换时采用Matlab自带的FFT变换函数，因此需要n为2的幂次。

4、没有严格意义上的fft，fft都是使用dft来实现的，所以dft可以使用fft函数 当然，还有fft2等。

5、matlab中IFFT函数可以实现一维反DFT算法。调用格式为A＝IFF（X，N，DIM）。X表示输入图像；N表示采样间隔点，如果X小于该数值，那么Matlab将会对X进行零填充，否则将进行截取，使之长度为N；DIM表示要进行离散傅立叶变换。

6、PC机(装有MATLAB、MCOM-TG305配套实验软件) 1台 3 实验原理 离散傅里叶变换(DFT)和卷积是信号处理中两个最基本也是最常用的运算，它们涉及到信号与系统的分析与综合这一广泛的信号处理领域。

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