（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
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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
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可以加到项目中，实现傅里叶变换；有一篇关于傅里叶的博客讲的特别好，推荐大家仔细看看https://blog.csdn.net/l494926429/article/details/51818012
2021-11-07 22:31:13
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主要介绍了FFT快速傅里叶变换的python实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
2021-07-29 17:08:23
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