（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。
2022-05-06 00:59:38
2.24MB
1
利用离散傅里叶变换的共轭对称性
通过g(n)的FFT运算结果G(k),由上式可得到 X(k)的值。Y(k)的值也可以通过g(n)的FFT运算结果G(k)得到。
2021-11-17 21:29:08
2.24MB
1
MATLAB教学视频，信号处理与系统分析类：本期视频时长约60分钟，首先回顾傅里叶变换的基本理论，着重讲解傅里叶变换的本质意义，以及离散傅里叶变换的重要特点；通过具体的案例，深入讲解MATLAB FFT频谱的对称性和频率刻度的设置，总结归纳MATLAB FFT半谱图 & 全谱图的绘制方法和步骤。
2021-02-08 09:02:54
55.94MB
1
DTFT、DFT、FFT讲解及matlab编程实现，里面有好几个编程实例，有助于我们加深对FFT、dtft、dft的理解，同时也可以作为学习参考资料和复习资料
2019-12-21 21:12:56
7.95MB
1
一幅二维数字图像可以用矩阵[g(m,n)]来表示，g(m,n)是图像在坐标(m,n)处的灰度级（或彩色RGB值）。也可以把g(m,n)视为一个二元函数，它的自变量为m和n，则可以用它来表示数字图像在平面上的亮度分布。矩阵可以写成下面的形式：
在上面的基础上，我们可以定义下面的二维DFT：
定义1：二维矩阵向量[g(m,n)]的2D-DFT
2019-12-21 20:12:42
56KB
1