傅立叶变换 快速傅里叶变换和离散傅里叶变换的主要区别是什么?哪个准确？
FFT（fast Fourier transformation）即快速傅里叶变换，是离散傅里叶变换的一种快速算法。它是根据离散傅里叶变换的奇、偶、虚、实特性，对离散傅里叶变换的算法进行改进而得到的。
在傅里叶变换理论上没有新的发现，但在计算机系统或数字系统中应用离散傅里叶变换是向前迈出的一大步。在FFT中，利用WN的周期性和对称性，将N项序列（N=2K，K为正整数）分成两个N/2项子序列。每个n/2点DFT变换需要（n/2）两次运算，然后用n次运算将两个n/2点DFT变换组合成一个n点DFT变换。经过此转换后，操作总数变为n2*（N/2）^2=n2^2/2。FFT提高了运算速度，但也限制了采样数，即2^n点。DFT没有这样的限制。小结：FFT是快速的，DFT是灵活的，各有各的优点，如果满足分析要求，两者的精度是一样的。
快速傅里叶变换和离散傅里叶变换的主要区别是什么?哪个准确？
傅里叶变换是数学领域的一种数值处理方法。
傅里叶变换意味着满足特定条件的函数可以表示为三角函数（通常为正弦函数）或其积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换有许多不同的变体，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。
之所以用正弦曲线代替方波或三角波，是因为信号分解的方法是无限的，但信号分解的目的是更简单地处理原始信号。正弦曲线属于系统的特征函数，用正弦和余弦表示原始信号便于数据处理。在计算机上处理正弦函数曲线更为方便。因此，我们不使用方波或三角波来表示。
之所以用正弦曲线代替方波、三角波或其他函数，是因为正弦信号只是许多线性时不变系统的特征向量。这就是傅里叶变换。
综上所述，傅里叶变换就是用更简单方便的函数来无限逼近原复函数，特别是在信号处理领域。
什么是傅里叶变换？
1. 导入数据
2。如图所示，选择data—Analysis—single Processing—FFT—FFT
3。在如图所示的选择框中，直接使用默认设置，然后单击确定
4。如图所示，FFT变换的结果，我们重点放在频率和幅度这两列
5。如图所示，从0开始的频率和振幅是有意义的
6。将频率和振幅从0开始复制粘贴到新书中，选择数据，显示折线图
7。结束，以便根据原始信号的不同类型快速处理数据，我们可以将傅里叶变换分为四类：1、非周期连续信号的傅里叶变换；2、周期连续信号的傅里叶级数；3、非周期离散信号的离散时间傅里叶变换；周期离散信号的离散傅里叶变换
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