小数的基本性质是什么
快速傅里叶变换（英语：Fast Fourier Transform, FFT），是快速计算序列的离散傅里叶变换（DFT）或其逆变换的方法。
傅里叶分析将信号从原始域（通常是时间或空间）转换到频域的表示或者逆过来转换。
FFT会通过把DFT矩阵分解为稀疏（大多为零）因子之积来快速计算此类变换。
因此，它能够将计算DFT的复杂度从只用DFT定义计算需要的，降低到，其中为数据大小。 快速傅里叶变换广泛的应用于工程、科学和数学领域。这里的基本思想在1965年才得到普及，但早在1805年就已推导出来。 1994年美国数学家吉尔伯特·斯特朗把FFT描述为“我们一生中最重要的数值算法”，它还被IEEE科学与工程计算期刊列入20世纪十大算法。
FFT（快速傅里叶变换）是一种高效的算法，用于计算离散傅里叶变换（DFT）。FFT具有许多重要的性质，包括可逆性、线性性、移位性、卷积定理和分离性等。
可逆性意味着DFT和逆DFT可以相互转换，线性性意味着DFT是线性运算，移位性意味着输入序列的移位不会影响DFT的结果，卷积定理意味着DFT可以用于求解卷积问题，分离性意味着DFT可以分解为多个子问题。这些性质使得FFT在信号处理、图像处理、数值分析、计算机视觉等领域得到广泛应用。
FFT即快速傅里叶变换，是一种高效的数字信号处理算法，用于将时间域的离散信号转换为频域的频谱。FFT有三个基本性质，即线性性、对称性和平移性。
线性性表示FFT是线性运算，对称性表示在实数输入信号的FFT中，频谱是对称的，而在复数输入信号的FFT中，频谱是共轭对称的。
平移性表示在时域中进行平移等价于频域中进行相位旋转。这些基本性质使得FFT在信号处理领域有广泛的应用。
