Porównanie czasu wykonania FFT vs DFT (analiza złożoności) w MATLAB

1. Co sprawia, że ​​FFT jest wydajny w porównaniu do DFT?
2. Jaka jest zaleta FFT nad DFT?
3. Jaki algorytm używa MATLAB dla FFT?
4. Co to jest DFT i FFT?

Co sprawia, że ​​FFT jest wydajny w porównaniu do DFT?

Kluczem do mocy szybkiej transformacji Fouriera (FFT), w porównaniu z dyskretną transformacją Fouriera (DFT), jest schemat odwrócenia algorytmu zakrętu Cooley [1].

Jaka jest zaleta FFT nad DFT?

Szybka transformacja Fouriera (FFT) to implementacja DFT, która daje prawie takie same wyniki jak DFT, ale jest niezwykle wydajniejszy i znacznie szybszy, co często znacznie skraca czas obliczeń. Jest to tylko algorytm obliczeniowy stosowany do szybkiego i wydajnego obliczenia DFT.

Jaki algorytm używa MATLAB dla FFT?

Opis. Y = FFT (x) oblicza dyskretną transformację Fouriera (DFT) x za pomocą szybkiego algorytmu transformacji Fouriera (FFT). Jeśli x jest wektorem, wówczas FFT (x) zwraca transforma Fouriera wektora. Jeśli x jest macierzą, to fft (x) traktuje kolumny x jako wektory i zwraca transformację Fouriera każdej kolumny.

Co to jest DFT i FFT?

Dyskretna transformacja Fouriera, czyli DFT, jest głównym narzędziem cyfrowego przetwarzania sygnałów. Podstawą produktu jest szybka transformacja Fouriera (FFT), metoda obliczania DFT ze skróconym czasem wykonywania.