（1）蝶形运算 对于N=2M，总可以通过M次分解最后分解成2点的DFT运算。这构成从x(n)到X(k)的M级运算过程。从上面流图可看到，每一级运算都由N/2个蝶形运算构成。因此每一级运算都需要N/2次复乘和N次复加，经过M级运算后总共需要的运算量为： 复乘： 复加： 而直接进行DFT运算时则与N2 成正比。

FFT算法的DSP实现，快速傅里叶变换(FFT)是数字信号处理中最为重要的工具之一。而在具体硬件实现中,如何减少内存引用次数,以降低功耗具有更重要的意义。论文以基2按时间抽取FFT为例,在深入分析旋转因子性质的基础上,提出了一种改进FFT算法可以减少旋转因子的引用次数,消除冗余的内存引用,并给出了在DSPVC5402平台上的实验数据。表明了该算法是切实有效的。

trainset音频数据集(.fft.npy格式)

快速傅里叶算法，C语言，C语言源代码程序，详细的计算过程，适合初学者参考, 每一个函数都有定义。FFT中有一个WN的n次方项，在迭代中会不断用到，具体见算法说明。

信号数据的FFT变换 摘自书中 供参考。

host端FFT的IPC通信，开辟CMEM192M空间的2M空间为共享内存，2M空间分成四个512K分区。 1、App.c和App.h 2、AppCommon.h 3、cmem.c和cmem.h

大数据-算法-高次剩余的求解方法和FFT算法的新表述.pdf

采用DSP硬件，实现快速傅里叶变换，并将实验结果生成对应的报告，其中有具体的实现周期

前些日子，因为需要在STM32F103系列处理器上，对采集的音频信号进行FFT，所以花了一些时间来研究如何高效并精确的在STM32F103系列处理器上实现FFT。在网上找了很多这方面的资料做实验并进行比较，最终选择了使用STM32提供的DSP库这种方法。本文将以一个实例来介绍如何使用STM32提供的DSP库函数进行FFT。

提出了基于FFT变换的空间重采样方法与求根的Music算法( root-music)相结合的宽带信号测向算法。 算法利用了空间重采样算法的优点,利用空间的 FFT变换,根据采样定理反变换得到虚拟阵元的输出,从而达 到聚焦的效果,基于聚焦的思想算法保持了其对相干信号的处理能力,克服了 RSS算法对预估计角度的依赖 性。同时采用了求根的 Music算法,使得在提高测向精度、降低测向均方误差的同时更降低了运算量。仿真实验 通过与 RSS和 Music算法结果进行比较,验证了该算法的有效性。