Przechowuj FFT z minimalną ilością danych

1. Ile punktów potrzebujesz do FFT?
2. Dlaczego FFT jest bardziej wydajny niż DFT?
3. Dlaczego FFT jest wydajny?
4. Jest FFT bezstratna?

Ile punktów potrzebujesz do FFT?

Ponieważ funkcja FFT wykorzystuje z definicji logarytm podstawowy 2, wymaga oceny zakresu lub długości szeregów czasowych zawierających całkowitą liczbę punktów danych dokładnie równą liczbie 2 do n-n-n-n-n-nowej (e.g., 512, 1024, 2048 itp.).

Dlaczego FFT jest bardziej wydajny niż DFT?

Dla przykładowego zestawu 1024 wartości FFT wynosi 102.4 razy szybciej niż dyskretna transformacja Fouriera (DFT). Podstawą tej niezwykłej przewagi prędkości jest schemat „odwrotnego” algorytmu Tukeya. W ten sposób eliminowanie ciężaru „degeneracji” jest łatwo rozumiane przy użyciu grafiki wektorowej.

Dlaczego FFT jest wydajny?

W FFT, D i E pochodzą całkowicie z czynników Twiddle, dzięki czemu mogą być wstępnie obliczone i przechowywane w tabeli wyszukiwania. Zmniejsza to koszt złożonego czynnika Twiddle pomnożony do 3 rzeczywistych pomnożonych i 3 rzeczywistych dodatków lub jednego mniejszego i jeszcze jednego, niż konwencjonalne obliczenia 4/2.

Jest FFT bezstratna?

FFT jest bezstratny, więc nie ma kompresji w wyniku jej użycia. Kompresja jest uzyskiwana przez modelowanie percepcyjne i zrzucanie części oraz potężne modelowanie entropii, takie jak Cabac i takie.