DFT:由于需要存储所有可能的输入和输出组合,因此内存需求相对较高。 FFT:FFT算法通常只需要存储中间结果和最终结果,因此内存需求相对较低。 数值稳定性: DFT:直接计算DFT时,由于浮点运算的累积误差,可能导致数值不稳定。 FFT:FFT算法通过优化计算顺序和减少浮点运算次数,提高了数值稳定性。 应用场景: DFT:适用于小规模...
DFT:由于其计算复杂度,DFT通常不适用于实时或大规模数据处理。 FFT:FFT由于其高效率,非常适合于实时和大规模数据处理。 精度: DFT:在理论上,DFT可以提供无限的精度,但实际上受限于计算机的浮点数精度。 FFT:FFT的精度与DFT相同,但由于其高效的计算,FFT在处理大量数据时更有可能遇到精度问题。 数据要求: DFT:DFT...
百度试题 结果1 题目离散傅里叶(DFT)与快速傅里叶变换(FFT)的区别 相关知识点: 试题来源: 解析 答: (1) DFT的计算量太大 (2) DFT无法对节点数很大的实际问题进行实时计算反馈 收藏
DFT与FFT的比较 (1)运算量一般来说,FFT比DFT运算量小得多,N点的FFT需要做(N/2)log2N次乘法运算,而N点DFT需要做N2次乘法运算,由此看来N点DFT运算量大约是FFT的2N/log2N倍,例如对1 024点的变换,DFT大约是FFT的200倍.然而实际应用时存在下列情况:①实际应用时DFT中的乘法可以是实数和复数相乘,原因是输入...
傅里叶级数(FS,DFS):所以对于周期信号可以用一系列(连续周期为无穷个,离散周期为有限个)正弦波的叠加来表示。这些正弦波的频率都是基频的倍数。所以说周期信号的频率是离散的。 而且,周期信号有一个特点,信号的周期越长,信号的基频越小。当信号为周期信号时,傅立叶变换是不存在的,因为它不满足离散信号序列绝对...
记着FFT从本质上来说和DFT没有任何区别,它只是DFT的一种快速的实现方法而已,比如你要用工具来计算1024个点的DFT来分析一个信号的频谱,用原来的DFT算法比起FFT算法要慢很多,仅此而已.从软件和硬件的角度看,实现同样点数的FFT比DFT要快和省程序空间.DSP的书籍都会解释为什么FFT实现起来会快一些.最后理解...
下面，就用这两条性质来说明DFT，DTFT，DFS，FFT之间的联系：先看图片：首先来说图（1）和图（2），对于一个模拟信号，如图(1)所示，要分析它的频率成分，必须变换到频域，这是通过傅立叶变换即FT(Fourier Transform)得到的，于是有了模拟信号的频谱，如图(2)；注意1：时域和频域都是连续的！但是，计算机只能...
DFT与FFT其实是一个本质,FFT是DFT的一种快速算法。 DFS是discrete fourier seriers,对离散周期信号进行级数展开。DFT是将DFS取主值,DFS是DFT的周期延拓。 DTFT是对Discrete time fourier transformation,是对序列的FT,得到连续的周期谱,而DFT,FFT得到是有限长的非周期离散谱,不是一个。
FFT的提出完全是为了快速计算DFT而已,它的本质就是DFT!我们常用的信号处理软件MATLAB或者DSP软件包中,包含的算法都是FFT而非DFT。过程相同结果不同。 DCT(离散余弦变换) 由于许多要处理的信号都是实信号,在使用DFT时由于傅里叶变换时由于实信号傅立叶变换的共轭对称性导致DFT后在频域中有一半的数据冗余。DCT变换共...