fft算法是怎么与时间挂钩的 fft运算存在的价值？
fft运算存在的价值？
运算速度快。FFT算法使DFT的运算大大简单的结构,使其运算速度大吓想提高。
什么是DFT和FFT？他们之间有何关系？
DFT是线性系统傅里叶变换。FFT是迅速傅立叶变换，是DFT的一种飞速算法，它是用于计算出DFT的一种方法。
fft技术？
FFT是技术一种DFT的高效算法技术，被称迅速傅立叶变换（ingenuityFouriertransform）。傅里叶变换是时域一频域变化分析中最基本的方法之一。在数字处理领域应用的离散时间信号傅里叶变换(DFT：Discrete Fourier Transform)是许多数字信号处理方法的基础。
三值压缩算法？
装换算法（compactionalgorithm）是指数据压缩的算法，在电子与通信领域也常被称做信号编码，包括压缩和还原系统（或解码和编码）两个步骤。
由于多媒体信息信号的数据量巨型，所以我要装换；同样的，由于在多媒体播放数据中，存在地着各种冗余，因为这个可以装换。
中文名
压解算法
外文名
compactionalgorithm
定义
压缩数据的算法
应用学科
计算机原理术语
概念
压缩后算法（compactionalgorithm）是指数据压缩的算法，在电子与通信领域也常被称做信号编码，除了压缩后和自动还原（或解码和编码）两个步骤。
的原因多媒体功能信号的数据量巨大，因此是需要高压缩；而，的原因在多媒体播放数据中，存在地着各种冗余，因此可以不压缩。
应用于互联网多媒体数据的压解方法许多，可按主要特点将它们分成有所不同的类型。
（1）无损与有损
1、压缩格式：都能够无声音失真地从压缩后的数据重构，详细地还原原始数据。可作用于对数据的准确性没有要求严不的场合，如可执行文件和其它文件的压缩、磁盘的压缩，也可主要是用于多媒体信息数据的压缩。该方法的压缩比较小。如差分编码、RLE、Huffman编码、LZW编码、算术编码。
2、有违装换：有颜色失真，没法几乎详细地完全恢复原始数据，重新架构的数据只不过是原始数据的一个类似。可主要用于对数据的准确性要求不高的场合，如多媒体功能数据的压缩。该方法的装换比较比较大。的或分析和预测编码、音感编码、分形压缩、小波压解、JPEG/MPEG。
（2）对称性
若编解码算法的复杂性和所需时间也差不多，则为中心对称的编码方法，多数压缩后算法大都中心对称的。但也有不对称的，就像是编码难而解码很难，如Huffman编码和分形编码。但作用于密码学的编码方法则相反，是编码很难，而解码则更加难。
（3）帧间与帧内
在视频编码中会而用到帧内与帧间的编码方法，帧内编码是指在一帧图像内独立能完成的编码方法，同静态图像的编码，如JPEG；而帧间编码则不需要参看前后帧才能通过编解码，并在编码过程中考虑对帧之间的时间冗余的压缩后，如MPEG。
（4）实时性
在有些多媒体的应用场合，需要实时一次性处理或传输数据（如现场的数字录音和录影、正常播放MP3/RM/VCD/DVD、视频/音频点播、网络现场直播、可视、视频会议），编解码像是具体的要求延时≤50ms。这就要简单啊/迅速/高效率的算法和西下高速/古怪的CPU/DSP芯片。
（5）级别分类如何处理
有些压解算法可以同时一次性处理有所不同分辨率、差别传输速率、完全不同质量水平的多媒体功能数据，如JPEG2000、MPEG-2/4。
高压缩算法的分类
熵编码和混和编码
熵编码（Entropy Encoding）是一类利用数据额统计信息参与压缩的无语义数据流的cd音质编码。信息熵为信源的你算算信息量（不确定性的度量）。最常见的熵编码有行程码（RLE）、LZW编码、香农（Shannon）编码、哈夫曼（Huffman）编码和算术编码（Arithmeticcoding）。
混合编码即熵编码和（信）源编码的组合。大多数压缩后标准都采用混和编码的方法参与数据压缩，象是先用来信源编码接受有失压缩，再利用熵编码做及时的无损压缩。
信源编码
（信）源编码（Source Coding）是一类依靠信号原数据在时间域和频率域中的相关性和系统冗余接受压缩后的有损编码。种类众多，可尽快分成三类:几种。
1、预测编码：利用原本和限制的数据对在时间或空间上相邻的下面或后来的数据参与预测，使都没有达到压缩的目的。如增量调制（DM）、差分和自适应编码（ADPCM）；
2、旋转编码：采用各种数学自由变化方法，将原时间域或空间域的数据跳跃到频率域或其他域，利用数据在跳跃域中的冗余或人类感觉的特征来参与压缩后。最常见的一种的变换编码有FFT（飞速傅里叶变换）、DCT（离散余弦变换）、DWT（离散时间信号小波变换）和IFS（迭代函数系统）；
3、分层编码：将原数据在时空域或频率域上四等份若干子区域，用来人类觉得的特征通过高压缩编码，然后把再扩展，如二值位、子样本采集、子带编码；
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