2d fft需要多少次加法和乘法，2789加减乘除算24每个数字必须用到且只能用一次

本文目录一览

1，2789加减乘除算24每个数字必须用到且只能用一次
2，2DITFFT是什么
3，两个3和两个8想要得24怎么用加减乘除组合
4，急问计算mn图像的2DFFT需要多少次乘法和加法
5，c语言加减乘除运算要求输入通过键盘输入两整数给a和b比
6，FFT的算法
7，急问计算mn图像的2DFFT需要多少次乘法和加法
8，FFT的最优算法是什么以及其代码C语言谢谢
9，2fft 什么意思
10，FFT是什么意思

1，2789加减乘除算24每个数字必须用到且只能用一次

(7+9)*2-8=24

2789加减乘除算24每个数字必须用到且只能用一次

2，2DITFFT是什么

图我不知道怎么插进来，8点2DIT-FFT需要进行36次复数乘法2DIT-FFT是将DIT-FFT进行基2分解，它的运算量和复杂度都有所减少。我知道的也不是很多，不好意思

2DITFFT是什么

3，两个3和两个8想要得24怎么用加减乘除组合

8/(3-8/3)=24

(3/8+3)X8=24

两个3和两个8想要得24怎么用加减乘除组合

4，急问计算mn图像的2DFFT需要多少次乘法和加法

帮助 INTERPFT 1-D插值采用FFT方法interpft。 Y = INTERPFT（X，N）返回一个长度为N的向量Y 通过插值获得的傅里叶变换X。如果X是一个矩阵，插值完成在每一列上。如果X是一个数组，插值是沿着第一非单身的尺寸。 INTERPFT（X，N，DIM）进行内插沿 DIM维。 p>假设×（吨）是一个周期函数，采样周期p />在等距间隔的点（一）中，X =（T（i）条），其中T（吨） =（I-1）* P / M， = 1：M，M =长度（X）。则Y（t）是另一种周期函数与上年同期和Y（J）= Y（T（J）），T（十）=（J-1）* P / N， = 1：N，N =长度（Y）。如果N是一个整数倍数M，然后Y（1：N / M：N）= X 类支持数据输入x：浮动：双单

5，c语言加减乘除运算要求输入通过键盘输入两整数给a和b比

楼主，这种编程是最基本的，最简单的，也有许多种，下面我就给楼主编写一个，如果需要别的，可以另外告诉我。 /* Note:Your choice is C IDE */ /*求两个整数的和 1*/ #include "stdio.h" void main() { int iFirNum ,iSecNum,iSum; iFirNum=10; iSecNum=20; iSum=iFirNum+iSecNum; /* 请先运行程序，看一看是什么结果。试一试将iFirNum与iSecNum之间的 + 改成 - 在运行程序看是什么结果 */ printf("10+20=%d\n",iSum); }

6，FFT的算法

FFT是一种DFT的高效算法，称为快速傅立叶变换（fast Fourier transform），它根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。FFT算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法，先简要介绍FFT的基本原理。从DFT运算开始，说明FFT的基本原理。DFT的运算为：式中由这种方法计算DFT对于的每个K值，需要进行4N次实数相乘和（4N-2）次相加，对于N个k值，共需4N*4N次实数相乘和（4N-2)(4N-2）次实数相加。改进DFT算法，减小它的运算量，利用DFT中的周期性和对称性，使整个DFT的计算变成一系列迭代运算，可大幅度提高运算过程和运算量，这就是FFT的基本思想。FFT对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。设x(n)为N项的复数序列，由DFT变换，任一X（m）的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法等于两次实数加法，即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”（四次实数乘法和四次实数加法），那么求出N项复数序列的X（m）,即N点DFT变换大约就需要N^2次运算。当N=1024点甚至更多的时候，需要N2=1048576次运算，在FFT中，利用WN的周期性和对称性，把一个N项序列（设N=2k,k为正整数），分为两个N/2项的子序列，每个N/2点DFT变换需要（N/2）2次运算，再用N次运算把两个N/2点的DFT变换组合成一个N点的DFT变换。这样变换以后，总的运算次数就变成N+2*（N/2)^2=N+（N^2）/2。继续上面的例子，N=1024时，总的运算次数就变成了525312次，节省了大约50%的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去，直到分成两两一组的DFT运算单元，那么N点的DFT变换就只需要Nlog2N次的运算，N在1024点时，运算量仅有10240次，是先前的直接算法的1%，点数越多，运算量的节约就越大，这就是FFT的优越性。

7，急问计算mn图像的2DFFT需要多少次乘法和加法

你好！应该是M*N*(M+N)次复乘，M*N*(M+N-2)次复加。如果对你有帮助，望采纳。

8，FFT的最优算法是什么以及其代码C语言谢谢

应该是库利-图基算法和桑德-图基算法吧。这两种算法的时间复杂度是一样的，需要（N/2)log2N次的复数乘法和Nlog2N的复数加法。当然你要是用基-4的FFT会更快，需要3/8Nlog2N次的复数乘法和Nlog2N次的加法。但这样做的一个很麻烦的事是在做快速傅立叶变换时需要将原数据补足到2或4的整数次方。因此如果数据量合适的话基-4要快，如果数据不合适还是用基-2好。至于C语言代码暂时没有。还有为什么要编C啊？用Matlab不是更好吗？连循环都不用写，甚至还有已经写好的函数fft（），直接看这个函数算法就好了

#include void main() { double v; printf_s("请输入v：\n"); scanf_s("%lf", &v); int m, n, p; int m, n, p; double delta = 10000.0; for(m = 0; m <= 16; m++) { for(n = 0; n <= 256; n++) { for(p = 1; p <= 4096; p++) { double d = m*n/(double)p - v; if(d < 0) d = -d; if(d < delta) { delta = d; m = m; n = n; p = p; } } } } printf_s("最优解：m = %d, n = %d, p = %d\n", m, n, p); }

9，2fft 什么意思

一种算法：基2快速离散傅立叶变换算法

fft，即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。设x(n)为n项的复数序列，由dft变换，任一x（m）的计算都需要n次复数乘法和n-1次复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法等于两次实数加法，即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”（四次实数乘法和四次实数加法），那么求出n项复数序列的x（m）,即n点dft变换大约就需要n^2次运算。当n=1024点甚至更多的时候，需要n2=1048576次运算，在fft中，利用wn的周期性和对称性，把一个n项序列（设n=2k,k为正整数），分为两个n/2项的子序列，每个n/2点dft变换需要（n/2）^2次运算，再用n次运算把两个n/2点的dft变换组合成一个n点的dft变换。这样变换以后，总的运算次数就变成n+2（n/2）^2=n+n^2/2。继续上面的例子，n=1024时，总的运算次数就变成了525312次，节省了大约50%的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去，直到分成两两一组的dft运算单元，那么n点的dft变换就只需要nlog(2)(n)次的运算，n在1024点时，运算量仅有10240次，是先前的直接算法的1%，点数越多，运算量的节约就越大，这就是fft的优越性。