1樓：匿名使用者
在這裡鬥攔帶有空蘆：衡巧。
2樓：匿名使用者
二維fft相當於對行和列分別進行一維fft運算。具體的實現辦法如下：
先對各行逐一進行一維fft，然後再對變換寬缺後的新矩陣的各列逐一進行一維fft。相應的偽**如下所示：
for (int i=0; ifft_1d(row[i]，n);
for (int j=0; jfft_1d(col[j]，m);
其中，row[i]表示矩陣的第i行。注意這只是乙個簡單的記法，並不能完全照抄。還需要通過一些語句來生成各行的資料。同理，col[i]是對矩陣的第i列的一種簡單表示方法。
所以，關鍵是一維fft演算法的實現。下面討論一維fft的演算法原理。
1d-fft的演算法實現】
設序列h(n)長度為n，將其慎枝辯按下標的奇偶性分成兩組搭棚，即he和ho序列，它們的長度都是n/2。這樣，可以將h(n)的fft計算公式改寫如下 ：a)由於。
所以，(a)式可以改寫成下面的形式：
按照fft的定義，上面的式子實際上是：
其中，k的取值範圍是 0~n-1。
我們注意到he(k)和ho(k)是n/2點的dft，其週期是n/2。因此，h(k)dft的前n/2點和後n/2點都可以用he(k)和ho(k)來表示。
基數為2的fft演算法
3樓：秒懂百科精選
二進位：以2為基數的記數系統。
fft的演算法
4樓：僑採文
fft是一種dft的高效演算法，稱為快速傅立葉變換（fast fourier transform），它根據離散傅氏變換的奇、偶、虛、實等特性，對離散傅立葉變換的演算法進行改進獲得的。fft演算法可分為按時間抽取演算法和按頻率抽取演算法，先簡要介紹fft的基本原理。從dft運算開始，說明fft的基本原理。
dft的運算為：
式中由這種方法計算dft對於 的每個k值，需要進行4n次實數相乘和（4n-2）次相加，對於n個k值，共需4n*4n次實數相乘和（4n-2)(4n-2）次實數相加。改進dft演算法，減小它的運算量，利用dft中 的週期性和對稱性，使整個dft的計算變成一系列迭代運算，可大幅度提高運算過程和運算量，這就是fft的基本思想。
fft對傅氏變換的理論並沒有新的發現，但是對於在計算機系統或者說數字系統中應用離散傅立葉變換，可以說是進了一大步。
設x(n)為n項的複數序列，由dft變換，任一x（m）的計算都需要n次複數乘法和n-1次複數加法，而一次複數乘法等於四次實數乘法和兩次實數加法，一次複數加法等於兩次實數加法，即使把一次複數乘法和一次複數加法定義成一次「運算」（四次實數乘法和四次實數加法），那麼求出n項複數序列的x（m）,即n點dft變換大約就需要n^2次運算。當n=1024點甚至更多的時候，需要n2=1048576次運算，在fft中，利用wn的週期性和對稱性，把乙個n項序列（設n=2k,k為正整數），分為兩個n/2項的子序列，每個n/2點dft變換需要（n/2）2次運算，再用n次運算把兩個n/2點的dft變換組合成乙個n點的dft變換。這樣變換以後，總的運算次數就變成n+2*（n/2)^2=n+（n^2）/2。
繼續上面的例子，n=1024時，總的運算次數就變成了525312次，節省了大約50%的運算量。而如果我們將這種「一分為二」的思想不斷進行下去，直到分成兩兩一組的dft運算單元，那麼n點的dft變換就只需要nlog2n次的運算，n在1024點時，運算量僅有10240次，是先前的直接演算法的1%，點數越多，運算量的節約就越大，這就是fft的優越性。
設計演算法，將帶頭結點的資料域依次為a1，a2a
假設連結串列節點為 struct node 則演算法如下 void reverse node head include struct nodenode,list,p,r void josephu int n,int k,int m p next list 建立一個迴圈連結串列 p list for ...
已知數列an的通項公式為an2n12n,我們用錯
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