FFT（Fast Fourier Transformation），即為快速傅里葉變換，是離散傅里葉變換的快速算法，它是根據(jù)離散傅里葉變換的奇、偶、虛、實(shí)等特性，對(duì)離散傅里葉變換的算法進(jìn)行改進(jìn)獲得的。FFT對(duì)傅里葉變換的理論并沒有新的突破，但是對(duì)于早期計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度受限的情況下，F(xiàn)FT的發(fā)明使離散傅里葉變換在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)或者說數(shù)字系統(tǒng)中得以廣泛應(yīng)用，可謂立下了汗馬功勞。

　　世間萬物，總是禍福相依，利弊相隨，而且可以相互轉(zhuǎn)化！

　　所謂成也蕭何敗蕭何，F(xiàn)FT的優(yōu)勢(shì)就是快，但是，快也是付出了代價(jià)的！當(dāng)處理器具備足夠運(yùn)算能力時(shí)，F(xiàn)FT的局限性逐漸開始顯現(xiàn)！

　　因?yàn)镕FT在提高運(yùn)算速度的同時(shí)，對(duì)樣本序列的長(zhǎng)度做出了要求，即要求樣本序列的數(shù)量必須是2的N次冪。

　　正確的傅里葉變換，樣本序列應(yīng)該是代表一個(gè)或整數(shù)個(gè)信號(hào)周期。

　　對(duì)于固定頻率的交流電測(cè)量，可以使采樣頻率為信號(hào)頻率的M倍，且M=2^N。

　　但是，對(duì)于變頻器輸出測(cè)量，如果測(cè)量前基波未知，那么，就無法同時(shí)滿足樣本數(shù)為2^N和整周期的要求。

　　DFT運(yùn)算速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于FFT，但是，對(duì)樣本數(shù)沒有要求。

　　AnyWay變頻功率分析儀內(nèi)置高性能的嵌入式微處理器，運(yùn)算速度快，存儲(chǔ)容量大，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)DFT運(yùn)算。在可以實(shí)現(xiàn)的前提下，速度快的FFT就沒有明顯優(yōu)勢(shì)了。而DFT對(duì)運(yùn)算點(diǎn)數(shù)沒有限制，處理反而變得更加靈活。

 

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