快速傅里叶变换（FFT）原理
FFT（Fast Fourier Transform）是一种用来计算离散傅里叶变换（DFT）的高效算法。它在信号处理、图像处理、声音处理等领域被广泛应用。
FFT原理的核心思想是将一个信号从时域转换到频域，即将信号分解成一系列的正弦波分量。这种变换可以帮助我们分析信号的频谱特征，发现其中存在的周期性和振荡行为。
通过FFT算法，我们可以快速计算出每个频率分量的幅值和相位，从而实现对信号的频谱分析和滤波处理。在音频和图像处理中，FFT常被用来进行频谱分析、滤波、降噪等操作。
在数字信号处理中，FFT原理的应用还可以用于信号压缩、解调和频率识别等方面。FFT算法的高效性使其成为了各种科学和工程应用中不可或缺的一部分。
