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1，数字信号处理按时间抽取的FFT算法的运算量按频率抽取的FFT

两个的运输量相同。
二维fft相当于对行和列分别进行一维fft运算。具体的实现办法如下： 先对各行逐一进行一维fft，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维fft。相应的伪代码如下所示： for (int i=0; i

数字信号处理按时间抽取的FFT算法的运算量按频率抽取的FFT

2，fft是每个周期算一次还是几个周期算一次

都能算fft.fft只是一个计算方法, 有点像加减乘除. 不管数据多长都可以计算fft.具体问题通常都有指标要求, 根据这个要求才能确定fft长度.
主要是fft很巧妙的调整了计算的顺序,使得中间的一些计算结果可以重复使用,通过这样的方式就可以降低整个算法的计算量了.至于具体是怎么实现这一点的,你可以去找一本信号处理有关的书来看看.其实原理还是很简单的.

fft是每个周期算一次还是几个周期算一次

3，FFT结果输出多少个数

与输入数据有关，傅里叶窗口点数多少，输出就是多少点。输出数据实际有效的只有前1/2的数据，因为后1/2是前1/2的复制品。此外，FFT要求窗口点数为2的N次幂，若输入点数不等于2^N，会在后面自动补零。
fft 是一种 离散数据变换，时域到频域，输入 2的多少次方 个点 的 时间序列数据（时间间隔dt，时间长度 dt*(n-1)) ，就得到多少个 频率间隔 为 df 的 系列点。目的是用来 进一步 做 频谱分析，了解 随机数据的 统计规律，例如 谱密度分布，峰频，等。如果你只想要输出 1个 频率 点的 谱密度，那么 你就取这点 的 数值输出，而不输出其它点。
多少点FFT就输出多少个数

FFT结果输出多少个数

4，数字示波器的FFT运算是什么

示波器的FFT运算就是快速傅里叶变换，通过傅里叶变换可实现实现时域信号和频域信号的转换，展示出时域信号的频率构成。每一个波形都可以被分解成不同频率、幅值正弦波叠加，FFT运算得到的频率点都是方波分出的谐波分量的频率。
示波器的fft运算就是快速傅里叶变换，通过傅里叶变换可实现实现时域信号和频域信号的转换，展示出时域信号的频率构成。每一个波形都可以被分解成不同频率、幅值正弦波叠加，fft运算得到的频率点都是方波分出的谐波分量的频率。fft运算功能的作用就是测试滤波器和系统的脉冲响应；分辨和定位噪声干扰源，确定乱真辐射；分析抖动、谐波功率、emi；由于fft运算需进行大量的数据处理，所以很多示波器在进行fft运算的时容易出现卡的现象。

5，基于matlab的fft算法的设计中采样个数是多少

一个采样点就可以进行FFT了。你没有理解傅立叶变换与数字傅立叶变换的关系。傅立叶变换（FT）到离散傅立叶变换（DTFT）再到数字傅立叶变换（DFT）之间的关系如下傅立叶变换(FT)经过采样变成离散傅立叶变换(DTFT)离散傅立叶变换(DTFT)经过周期性扩展变成DFT由于DFT计算较为复杂，因此产生了FFT。傅立叶变换(FT)是连续的变换，由于计算机得到的信号都是离散信号，因此科学家推倒了离散傅立叶变换（DTFT）。但是离散傅立叶变换(DTFT)和傅立叶变换一样，都是无限长度的信号，这种信号在现实生活中不存在。而在实际应用中，我们使用的信号都是有限长度的采样，因此数学家把有限长度的信号在时间轴上“复制粘贴”，变成无线长度的周期信号，进而推算傅立叶变换，我们管这种变换叫做数字傅立叶变换(DFT) （注意，在很多书中不区分DTFT和DFT，因为DTFT并没有什么用处）。FFT用来计算DFT的快速算法而已。因此你问几个采样点可以做FFT，那么1个点就可以！ 只是它并不含有任何原始信号的频率信息。对于实际应用采样点取多少的问题，并没有明确的答案，主要是参考，第一，允许计算的时间多少。第二，尽量包含我们感兴趣波形的主要的部分。 就可以了
直接用matlab里的fft2和ifft2

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