引言
疾速傅里葉變更（FFT）是一種高效的演算法，用於打算團圓傅里葉變更（DFT）。在C言語編程中，FFT的利用非常廣泛，特別是在旌旗燈號處理跟圖像處理範疇。本文將具體介紹FFT演算法的基本道理、C言語實現以及在現實編程中的利用。
FFT演算法的基本道理
FFT演算法經由過程分治法將DFT剖析為更小的DFT，從而降落了打算複雜度。其核心頭腦是將一個長度為N的序列剖析為兩個長度為N/2的子序列，分辨停止遞歸打算，然後經由過程組合的方法掉掉落終極成果。
分治法
分治法將成績剖析為範圍更小的子成績，遞歸地處理這些子成績，最後將成果組合掉掉落原成績的解。在FFT中，DFT被剖析為奇數項跟偶數項兩部分，再停止一系列的複數乘法跟加法操縱，這就是所謂的蝶形運算。
蝶形運算
蝶形運算是在FFT演算法頂用於數據點之間停止複雜數乘法跟加法的關鍵步調。其公式如下：
[ X(K) = X(K) \cdot W^{PK} + X(K \cdot 2) \cdot W^{(P+1)K} ]
其中，( W ) 是扭轉因子，( P ) 是序列的長度。
C言語實現FFT
在C言語中實現FFT，須要籌備複數的數據構造跟相幹的運算函數。以下是一個簡單的8點FFT演算法的C代碼示例：
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <complex.h>
#define N 8
void fft(complex double signal[], int n) {
if (n <= 1) return;
complex double even[N / 2];
complex double odd[N / 2];
for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
even[i] = signal[2 * i];
odd[i] = signal[2 * i + 1];
}
fft(even, n / 2);
fft(odd, n / 2);
for (int k = 0; k < n / 2; k++) {
complex double t = cexp(-2 * I * M_PI * k / n) * odd[k];
signal[k] = even[k] + t;
signal[k + n / 2] = even[k] - t;
}
}
int main() {
complex double signal[N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8};
fft(signal, N);
for (int i = 0; i < N; i++) {
printf("%f + %fi\n", creal(signal[i]), cimag(signal[i]));
}
return 0;
}
FFT的利用
FFT在C言語編程中的利用非常廣泛，以下是一些罕見的利用處景：
旌旗燈號處理
FFT可能將時域旌旗燈號轉換為頻域旌旗燈號，從而便於分析旌旗燈號的頻率因素。在C言語編程中，FFT常用於音頻旌旗燈號處理、通信體系計劃等範疇。
圖像處理
FFT可能用於圖像的頻域分析，如邊沿檢測、濾波等。在C言語編程中，FFT常用於圖像處理、圖像緊縮等範疇。
多項式乘法
FFT可能用於減速多項式乘法。在C言語編程中，FFT常用於大年夜整數乘法、疾速卷積等打算。
總結
FFT演算法是一種高效的演算法，在C言語編程中存在廣泛的利用。經由過程控制FFT演算法的基本道理跟C言語實現，可能輕鬆實現C言語高效編程。