时间抽取法FFT详解

"时间抽取法FFT详解" 本文主要介绍了时间抽取法FFT（Fast Fourier Transform）的原理和实现方法。FFT是一种快速傅里叶变换算法，广泛应用于信号处理、图像处理等领域。 文章介绍了时间抽取法FFT的运算特点。该算法的核心是蝶形运算，通过M次分解，可以将2的整数幂N=2M的DFT（Discrete Fourier Transform）运算分解成M级运算过程。每一级运算都需要N/2个蝶形运算，总共需要Nlog2N次复乘和复加运算。相比直接运算，FFT算法可以大幅减少计算量。 文章讨论了时间抽取法FFT的原位计算。原位计算是指在同一组存储单元中进行运算，不需要额外的存储器。该方法可以节省存储单元，降低设备成本，并减少寻址时间。 第三，文章介绍了序数重排技术。该技术用于将输入数据按码位倒置顺序排列，以便于原位计算。这种顺序看起来杂乱无章，但实际上是有规律的，可以通过二进制表示来理解。 文章讨论了蝶形类型随迭代次数成倍增加的问题。在时间抽取法FFT中，每次迭代的蝶形类型比上一次迭代增加一倍，数据点间隔也增大一倍。 本文详细介绍了时间抽取法FFT的原理和实现方法，为读者提供了一个深入理解FFT算法的机会。