# JavaScript 快速傅里叶变换（FFT）科普
在数字信号处理中，快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。傅里叶变换广泛应用于音频信号处理、图像分析、数据压缩等领域。在这篇文章中，我们将探讨快速傅里叶变换的基础知识以及如何用 JavaScript 实现它。
## 基本概念
傅里叶变换的核心思想是将复杂的波形表示为多个简单的正弦波的叠加。DFT
快速傅里叶 （这个博客主要帮助自己记着FFT这个算法，并不是讲解用的QAQ） 定义： 现在有两个多项式： \(f(x)=a_1+a_2x+a_3x^2+...+a_nx^{n-1}\) \(g(x)=b_1+b_2x+g_3x^2+...+g_mx^{m-1}\) 加入我们计算 \(f(x)*g(x ...
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2021-10-15 19:22:00
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“傅里叶变换是一种非常有用的数学工具，它可以将一个复杂的信号分解成许多简单的频率成分。傅里叶变换在信号处理、图像处理、音乐、视频和通信等许多领域都有广泛的应用。相信大部分同学在毕业之后的一段时间之内都还没有理解到傅里叶变换的精髓，今天我们用通俗的案例讲解其背后的原理。”基础回顾1.1 基回想一下线性代数中基的定义：空间中一组特殊的向量，空间的每一个向量都可以由基向量唯一线性表示。听起来其定义很简单
终于学会了FFT，水一篇随笔记录一下前置知识网上一大堆，这里就不多赘述了，直接切入正题 01 介绍FFT这里仅指出FFT在竞赛中的一般应用，即优化多项式乘法一般情况下，计算两个规模为$n$的多项式相乘的结果，复杂度为$O(n^2)$，但是神奇的FFT可以将其优化至$O(nlogn)$FFT的过程一般为：多项式的系数表示$\longrightarrow$多项式的点值表示$\longrigh
(如果读到任何有问题的地方，请先阅读文章末尾)（这里做一个约定，下文中的$\mod n$表示对$n$取模的剩余） 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，简称FFT)常用于加速卷积运算(例如多项式乘法、大整数乘法)。虚数和复数当学习平方根的时候会不会出现这样一个疑问等于多少？虚数就是这么一个数。那么形如的数，也都可以表示成的形式。那么如果一个实数和一个虚数相加呢
一、基础知识 考研阶段学习过傅里叶级数，而最近的项目正好是用C语言编写傅里叶变换，于是很认真的复习了傅里叶级数。可是无奈，看来看去反而晕晕乎乎的。后经师兄师姐的指教，才得知对于工程中的信号处理，研究周期性的傅里叶变换都没有现实意义，而傅里叶级数更没有什么关系。  
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2023-11-07 00:27:15
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目录 1 概念解释1.1 正弦波1.2 时域1.3 频域1.4 时域转频域2 傅里叶级数(Fourier Series)2.1 频谱2.2 傅里叶级数（Fourier Series）的相位谱3 傅里叶变换（Fourier Transformation）4 傅里叶分析的四种形式5 傅里叶系列公式推导5.1 傅里叶级数的推导 （FS
傅里叶变换是信号的一种描述方式，通过增加频域的视角，将时域复杂波形表示为简单的频率函数，获得时域不易发现的与信号有关的其他特征。 根据时间域信号x自变量的不同，可以将信号分为连续信号x(t)和离散序列x[n]，根据信号周期性不同，又可以将信号分为周期性和非周期性的，所以待分析的信号类型有四种形
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2023-06-26 18:38:01
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FFT 做的第二道用到FFT的……好吧其实还是模板题-_-b 百度上说好像分治也能做……不过像FFT这种敲模板的还是省事=。= 1 /************************************************************** 2 Problem: 2...
原创
2021-08-04 13:57:19
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什么是傅里叶变换？法国科学家傅里叶提出，任何一条周期曲线，无论多么跳跃或不规则，都能表示成一组光滑正弦曲线叠加之和。傅里叶变换的目的是可将时域（即时间域）上的信号转变为频域（即频率域）上的信号，随着域的不同，对同一个事物的了解角度也就随之改变，因此在时域中某些不好处理的地方，在频域就可以较为简单的处理。这就可以大量减少处理信号存储量。例如：弹钢琴假设有一时间域函数：y = f(x)，根据傅里叶的理
目录1 傅里叶级数的公式（三角函数形式）2 把傅里叶级数转换为指数形式2.1 欧拉公式2.2 傅里叶级数转换为指数形式3 总结1 傅里叶级数的公式（三角函数形式）2 把傅里叶级数转换为指数形式2.1 欧拉公式欧拉公式：可以变形为：  
目录一、傅里叶级数（Fourier Series、FS）的实数域表示二、傅里叶级数（Fourier Series、FS）的复数域表示三、傅里叶变换（FT）的引出四、DTFT、DFT、FFT的引出第一次认识傅里叶（Fourier）是在大二那年的《信号与系统》课上，当时学这门课也不知道有啥用，听的也是一愣一愣的。。最后也仅仅是达到了期末前三天记了点公式，能考个试的水平，当初想着以后怎么也不会再接触通信
在这一章我终于知道了信号的概念——一个关于时间的函数。这个真的很重要，我一直以为信号指的就是一段波，不管在时域还是频域，亦或者是物理上的波，都可以叫信号，可能那也是一个广义的定义吧，大家都这么叫，没有问题。 当然，在傅里叶得出这个结论时，并没有严格地设定好这个结论成立的条件，狄利克雷补充了这些条件，即傅里叶展开需满足以下条件： 而绝大部分工程问题遇到的都是有限的问题，因此大部分
1.理解二维傅里叶变换的定义
1.1二维傅里叶变换
1.2二维离散傅里叶变换
1.3用FFT计算二维离散傅里叶变换
1.3图像傅里叶变换的物理意义
2.二维傅里叶变换有哪些性质？
2.1二维离散傅里叶变换的性质
2.2二维离散傅里叶变换图像性质
3.任给一幅图像，对其进行二维傅里叶变换和逆变换
4.附录
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2023-10-30 14:56:20
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fft。
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2016-08-12 09:18:00
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FFT——快速傅里叶变换这块不写东西空荡荡的，我决定还是把FFT的定义给贴上吧FFT（Fast Fourier Transformation）是离散傅氏变换（DFT）的快速算法。即为快速傅氏变换。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。这三段话其实一点用也没有FFT是干什么的FFT在算法竞赛中就有一个用途：加速多项式乘法(暴言)简单来说，形如 a0X0+a
简单说一下，具体在下面的图片实现：可以用$complex$也可以手写 和计算几何差不多 注意$complex*complex$$omega[k]=w(n,k)$ $omegaInv[k]=w(n,-k)$是共轭复数 先预处理 递推可能有精度问题$transform$先把位置弄好了，方法是直接求二进制逆序，单向交换然后枚举$l$为当前合并后的长度，$m
前面写过关于傅里叶算法的应用例子。《基于傅里叶变换的音频重采样算法 (附完整c代码)》当然也就是举个例子，主要是学习傅里叶变换。这个重采样思路还有点瑕疵，稍微改一下，就可以支持多通道，以及提升性能。当然思路很简单，就是切分，合并。留个作业哈。本文不讲过多的算法思路，傅里叶变换的各种变种，绝大多数是为提升性能，支持任意长度而作。当然各有所长，当时提到参阅整理的算法：https://git
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2023-12-05 21:05:30
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[导读] 今天来聊聊如何实现快速傅立叶变换FFT及其应用，希望大家喜欢。直接谈FFT，可能没这方面基础的同学，不太能明白，先看看它的相近较容易理解的几个概念吧。啥是傅立叶级数？在数学中，傅里叶级数（Fourier series）是把类似波的函数表示成简单正弦波的方式。更正式地说法是，它能将任何周期性函数或周期信号分解成一个（可能由无穷个元素组成的）简单振荡函数的集合，即正弦函数和余弦函数（或者，等
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2023-12-20 13:51:42
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一、用途：“任意”的函数经过一定的分解，都能够表示为正弦函数的线性组合形式。比如想要过滤一首音乐中的噪音，我们可以使用傅里叶变换将叠加后的图像分离为一个个纯声的正弦图像，去掉特定频率的噪声就能实现噪声的过滤。当然傅里叶公式的应用场景很多，下面我们来通过一段图文分析傅里叶公式的含义。 二、缠绕图像我们可以将叠加后的波形图绘制到缠绕图像上去，缠绕频率指“每秒几圈”，频率越低则图像越复杂，当频
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2023-12-09 21:34:30
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