简述fft变换的原理
FFT（快速傅里叶变换）是一种用于计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法。

它能够将离散序列从时域（时间域）转换到频域（频率域），在信号处理、图像处理、通信等领域具有广泛的应用。

FFT通过降低傅里叶变换的计算复杂度，大大提高了计算效率。

FFT的原理可以简述如下：
1.傅里叶变换：傅里叶变换是将时域信号转换为频域信号的方法，它将信号分解为不同频率的正弦和余弦成分。

傅里叶变换的公式表达复杂，计算复杂度较高。

2.分治策略： FFT的核心思想是分治法，将原始信号分成若干子信号，分别计算它们的DFT，然后通过合并这些DFT的结果得到原始信号的DFT。

这样，FFT将原本需要O(N^2)次乘法和加法运算的傅里叶变换降低到了O(N log N)次运算。

3.蝶形运算：在FFT的计算过程中，采用了一种称为“蝶形运算”的策略，将多项式的乘法和加法运算通过重新排列计算，从而减少计算量。

蝶形运算实际上是一个特定的运算单元，它将两个复数相乘并进行加法操作。

4.迭代计算： FFT算法是递归性质的，它将原始信号不断分解为规模更小的子信号，然后逐步合并计算出最终的DFT。

这个过程不断迭代，直至计算出所有频率成分。

总之，FFT通过巧妙的分治策略和蝶形运算，将原本计算复杂度较高的傅里叶变换转化为高效的计算过程，使得在信号处理和频谱分析等领域中，能够更快速、有效地进行频域转换。

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