DFT 在 DSP 中发挥着重要作用，并被广泛用于相关和频谱分析等各种应用。 了解其计算中的量化误差是其设计的一个重要方面，无论是用于 s/w 还是 h/w 实现。 N 个点的复数 DFT 有 N 个复数（4N 个实数）乘法。 在 DFT 的定点实现中，每个乘法都会引入一个量化误差（所有的误差相互不相关，也与输入序列不相关）。 FFT 提供了一种计算 DFT 的有效方法。 即使 FFT 的乘法次数明显减少，量化误差也不会相应减少。 每个蝶形运算（忽略一些微不足道的 +/-1 乘法）都涉及一个复杂的（四个实数）乘法。 每个蝶形中引入的量化误差通过 N/2 级传播。 分析 FFT 中与量化相关的噪声影响是一项挑战。 由于 FFT 算法由阶段序列组成，因此每个阶段可以有不同的缩放策略。 附加的模型显示了如何在 FFT 的每个阶段更改定点数值类型和 fimath（作为嵌入式 MATLAB 脚

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