**FFT（快速傅里叶变换）详解** FFT（快速傅里叶变换）是离散傅里叶变换（DFT）的一种高效算法，由Cooley和Tukey在1965年提出。它大大减少了计算DFT所需的乘法次数，使得大规模数据的频谱分析变得可能。在数字信号处理、图像处理、通信工程以及各种科学计算领域，FFT都扮演着至关重要的角色。 本文主要围绕"128点"的FFT展开，这个规模的FFT是数字信号处理中常见的实例，适用于处理中等长度的数据序列。 1. **FFT基本原理** - DFT将一个有限长度的离散序列转换为频域表示，计算量与序列长度n的二次方成正比。 - FFT通过分解序列并利用对称性，将DFT的复杂度降低到O(n log n)。关键在于分治策略：将序列分为两半，分别计算，然后结合结果。 2. **基8 FFT** - 基8 FFT是FFT的一种特定实现，它将序列分为8个部分进行处理，适用于8的倍数点数的FFT。在128点FFT中，每一步会处理16个点的数据，总共进行8步。 - 这种方法在硬件实现时能简化计算流程，减少存储需求，提高运算速度。 3. **128点FFT步骤** - **位反转排列**：对输入序列进行位反转，即将序列元素按二进制位翻转后的索引重新排列，这是FFT算法的重要预处理步骤。 - **蝶形运算**：然后，执行多级蝶形运算，每级处理一部分数据，将128个点分为两组，进行复数乘加运算，每级的结果作为下一级的输入。 - **复共轭对称性**：对于奇偶对换后的结果，考虑复共轭对称性，可以进一步减少计算量。 - **合并结果**：将各级运算结果组合，得到完整的128点DFT。 4. **应用示例** - 在通信中，用于频谱分析，检测信号的频率成分。 - 在音频处理中，用于分析音乐或语音信号的频率特性。 - 在图像处理中，进行滤波、频域增强等操作。 - 在数字信号处理教育中，128点FFT是个理想的实践案例，适合初学者理解和掌握FFT的基本概念和计算过程。 5. **实现方式** - **Cooley-Tukey算法**是最经典的FFT实现，包括radix-2（基2）、radix-4和基8等多种变体。 - **Prime-factor algorithm**将序列分解为质因数的幂次，适用于非2的幂次点数的FFT。 - **WFTA（Windowed-FFT Algorithm）**结合窗函数，用于短时傅里叶变换，分析非稳态信号。 "eetop.cn_128点 基8 FFT"的设计资源对于初学者来说是一份宝贵的资料，它涵盖了FFT的基础知识、具体算法实现以及实际应用，有助于深入理解这一核心的数字信号处理技术。通过对128点FFT的学习，读者不仅可以掌握FFT的基本原理，还能通过实践提升自己的编程和分析能力。

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128点的基2-FFT算法,挺好的，网上找的

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2018 UCR Time Series Classification Archive(UCI时间序列数据集，共包含128个数），可用于时间序列分类任务，解压密码为 someone