FFT算法的完整DSP实现：有关FFT理论的一点小小解释 表达式

yuyang911220

关于FFT这里只想提到两点：       （1）DFT变换对的表达式（必须记住）   —— 称旋转因子       （2）FFT用途——目标只有一个，加速DFT的计算效率。       DFT计算X(k)需要N^2次复数乘法和N(N-1)次复数加法；FFT将N^2的计算量降为。       “FFT其实是很难的东西，即使常年在这个领域下打拼的科学家也未必能很好的写出FFT的算法。”——摘自参考上面提供的参考文献[1]       因此，我们不必太过纠结于细节，当明白FFT理论后，将已有的算法挪过来用就OK了，不必为闭着教材写不出FFT而郁闷不堪。       FFT的BASIC程序伪代码如下：       IFFT的BASIC程序伪代码如下（IFFT通过调用FFT计算）：       FFT算法的流程图如下图，总结为3过程3循环：       （1）3过程：单点时域分解（倒位序过程） + 单点时域计算单点频谱 + 频域合成       （2）3循环：外循环——分解次数，中循环——sub-DFT运算，内循环——2点蝶形算法       分解过程或者说倒位序的获得参考下图理解：