# JavaScript实现FFT算法
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，简称FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。它可以将时间域信号转化为频域信号，对于信号处理、图像处理以及数据分析等领域具有重要的应用。本文将介绍FFT算法的基本原理，并展示如何在JavaScript中实现这一算法。
## FFT算法基本原理
FFT算法的核心是利用分治
谈谈FFT到底有何用谨以此献给一直在致力于FFT算法芯片设计的同行们 FFT（快速傅里叶变换）是数字信号处理的超级经典算法，学过DSP或者芯片设计的人大多知道这个算法。但是，大家是否想过，为什么数字信号处理会有那么多FFT呢？有人会说，为了分析信号的频谱。那么下边的问题就是，分析频谱对我们的日常需求，比如手机打电话，雷达测量速度和方向等等一些与实际需求有什么联系？为什么FFT如此重要？本
FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。另外，FFT可以将一个信号的频谱提取出来，这在频谱分析方面也是经常用的。 虽然很多人都知道FFT是什么，可以用来做什么，怎么去做，但是却不知道FFT之后的结果是
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2024-03-12 18:14:56
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一、前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法。在本科学习数字信号处理这门课时一直在想：学这些东西有啥用？公式推来推去的，有实用价值么？到了研究生后期才知道，广义上的数字信号处理无处不在：手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理、摄像头内的ISP、音频信号的去噪等。各种算法中，FFT是查看信号本质，也就是频谱的重要手段。之前仅直接调用FFT/IFFT IP核，今天深入探讨下算法本身和实现
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2023-07-11 16:15:20
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（一）离散傅里叶变换（DFT）DFT是傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应该将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换以高效计算DFT。基本性质：线性
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2023-08-17 17:16:28
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快速傅里叶变换先讲结论问题引入点值表示求值(Evaluate)引入复数使递归成立小结 先讲结论离散傅里叶变换：将系数表示(Coefficient Representation)的多项式转换成点值表示的多项式 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)是能够在的时间复杂度内完成离散傅里叶变换的一种算法问题引入计算一个多项式乘法： 值得注意的是在计算机中对多项式的存储一般是系数表
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2023-06-12 06:54:28
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分治FFT：解决的是形似以下的问题：给定n次多项式\(g(x)\)，求多项式\(f(x)\)，其中\(f\)的第\(i\)项系数的表达式为。解法：不难发现式子也是卷积的形式，但是与普通多项式乘法不一样的是，每一项的系数依赖前面的项的系数，使得普通的FFT无法起作用。考虑分治，将区间\([l,r]\)分为两个区间计算，计算完\([l,mid]\)中的多项式的系数之后，可以很方便的将\([l,mid]
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2023-12-13 20:53:11
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# JavaScript逆FFT的实现
## 引言
在数字信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种常用的算法，用于将信号从时域转换为频域。而逆FFT（IFFT）则是将信号从频域转换回时域。本文将教会你如何使用JavaScript实现逆FFT算法。
## 整体流程
下面是实现逆FFT算法的整体流程，我们将使用表格来展示每个步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-27 03:54:01
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# 使用 JavaScript 实现快速傅里叶变换（FFT）
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）和其逆变换的算法。FFT 在信号处理等多个领域广泛应用。本文旨在帮助刚入行的小白开发者，逐步实现一个简单的 FFT 算法。我们将提供具体的步骤、所需的代码片段，并以这种形式进行详细说明。
## 实现流程
以下是实现 FFT 的步骤概览：
| 步骤 | 描述
# Java中的快速傅里叶变换（FFT）算法
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。FFT在信号处理、图像分析、音频处理等领域具有广泛应用。本文将通过一个简单的Java示例来演示FFT的实现，并为您解析其背后的原理。
## FFT的基本原理
离散傅里叶变换是将一个序列转换到频域的数学工具，其公式如下：
\[ X(k) = \sum_{n=0}^{
原创
2024-09-15 04:25:16
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在做超分辨重建任务时，需要对重建图像做出评价，主要是人眼感官上的评价。这就需要我们从空域和频域两个方面对图像进行评价。下面给给出python实现的结果，并给出相应的代码。图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去，空间域中用x,y来表示空间坐标，频域由u,v来表示频率，二维离散傅立叶变换的公式如下： &nb
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2023-08-18 16:08:43
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一.FFT基础了解（1）什么是FFT定义可以自行百度。通俗点来说，FFT就是利用某些奇偶特点，进行DFT（离散傅里叶变换）和IDFT（离散傅里叶逆变换）的快速求解算法。（2）FFT是干什么的，有什么用<1>在信号学中有很大用处（具体什么用俺也不知道）<2>在信息学竞赛中：加速多项式乘法，高精度大数运算等 二.FFT的发展历程（目的）已知多项式:（2）DFT和IDF
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2024-01-16 15:55:49
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昨天参悟了一天FFT,总算是理解了，今天的莫比乌斯反演也不太懂，干脆弃疗，决定来认真水一发博客。什么是FFT？FFT（Fast Fourier Transformation），即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换（DFT）的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。FFT的作用？主要用于加速多项式乘法（形如an x^n + a(n - 1) x^(n
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2023-11-28 13:40:58
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这几天，我一直在看FFT算法，下面分享一下我这几天学到的东西
1。直接计算离散傅立叶变换具有n^2的复杂度，而cooley 和tukey在1965年发现了一种计算离散傅立叶变换的快速算法(即通
常所说的FFT算法)，这个算法
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2023-12-05 20:22:43
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一：需求分析通过使用快速傅立叶变换来增加语音谐波的幅度，从而提高语音质量：将时域信号转换为频域，然后处理频谱，然后将其转换回时域。我们的目的在于增加振幅，改善语音质量，确保音频没有削波或失真。将产生的时域信号另存为WAV（16位）并将其包括在提交中。指定增加谐波幅度的量以及声音的变化方式。wavtxtfft -i yyy.txt -o fft.txtyyy.txt可以是一行一个数的格式。也可以是：
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2023-12-19 15:54:43
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算法课最近讲到了递归分治的策略，留下了第一个有技术含量的作业：简化多项式计算的FFT算法，于是我打算在这里结合前人的分析解析一下这一算法。FFT即fast Fourier transform，是快速傅立叶变换的简称，采用这种方法能采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。 FFT的基本思想是把原始的N点序列，依次
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2023-11-26 19:54:55
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DFT-入门篇 随着芯片的制程越来小(5nm), 芯片的规模越来越大，对芯片的测试也就变得越来越困难。而测试作为芯片尤为重要的一个环节，是不能忽略的。DFT也是随着测试应运而生的一个概念，目前在芯片设计中都离不开DFT。本文先对DFT做一个全面的介绍，旨在让大家了解DFT的中的基本概念，后续文章会对每一个DFT相关的部分做深入的介绍。什么是DFT？提到DFT， 大部分人想到的应该是离散傅
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2023-11-28 10:16:52
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用js生成PDF的方案 在java里，我们常用Itext来生成pdf，在pdf文件里组合图片，文字，画表格，画线等操作，还会遇到中文支持的问题。那好，现在想直接在web前端就生成pdf怎么办，目前有以下几个解决方案1：JSPDF.js这个库支持不同类型的PDF文件格式，包括：文本，数字，图形，图片，同时你可以自由的编辑标题或者其它类型元素。还支持互动的内容制作，例如，你可以输入文字或者数
gerDimnum7AsIntegerDimnum10AsIntegerDim num9AsIn
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2013-04-17 01:14:00
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# Java实现FFT算法
## 简介
在这篇文章中，我将教您如何使用Java实现FFT（快速傅里叶变换）算法。FFT算法是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法，它在数字信号处理和频谱分析中被广泛使用。
在这个教程中，我将向您展示实现FFT算法的步骤，并提供相应的代码和注释。
## FFT算法步骤
以下是实现FFT算法的步骤，我们将用一个表格来展示每个步骤的目标和需要的代码。
原创
2023-07-26 05:49:05
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