FFT oder schnelle Fourier-Transformation ist ein mathematischer Algorithmus zur Berechnung der diskreten Fourier-Transformation (DFT) und ihrer Umkehrung. Im Wesentlichen ist FFT eine Berechnungsmethode, die die Frequenzkomponenten eines Signals oder einer Reihe von Datenpunkten im Frequenzbereich effizient berechnet. Es zerlegt ein Signal aus seiner Zeitbereichsdarstellung in seine einzelnen Frequenzkomponenten und zeigt so das Frequenzspektrum des Signals auf.
Einfach ausgedrückt ist FFT eine Technik, die ein Signal in die Frequenzen zerlegt, die es verlangsamen. Es ist, als würde man einen komplexen musikalischen Akkord nehmen und die einzelnen Noten identifizieren, aus denen er besteht. Auf diese Weise können wir mit FFT Signale anhand ihrer Frequenzkomponenten und nicht anhand ihrer Zeitbereichseigenschaften analysieren. Diese Transformation ist in verschiedenen Bereichen wie Signalverarbeitung, Kommunikation, Bildverarbeitung und wissenschaftlichem Rechnen von entscheidender Bedeutung.
Eine FFT liefert wertvolle Informationen über den Frequenzinhalt eines Signals. Genauer gesagt zeigt es Ihnen die Amplitude und Phase jeder im Signal vorhandenen Frequenzkomponente an. Diese Informationen werden als Frequenzspektrum dargestellt, das den Widerstand (Amplitude) jeder Frequenzkomponente über einen Frequenzbereich hinweg zeigt. Durch die Untersuchung der FFT-Ausgabe können Analysten und Ingenieure dominante Frequenzen identifizieren, Muster erkennen, Rauschen analysieren und das Signal von Hintergrundstörungen unterscheiden.
Mit der FFT wird die diskrete Fourier-Transformation (DFT) einer Sequenz oder eines Signals berechnet. Es berechnet DFT effizient, indem es die Anzahl der erforderlichen Berechnungen im Vergleich zu herkömmlichen DFT-Berechnungsmethoden reduziert, wodurch es für Echtzeit- und Hochgeschwindigkeitsverarbeitungsanwendungen geeignet ist. FFT wird in der digitalen Signalverarbeitung häufig für Aufgaben wie Spektralanalyse, Filterung, Faltung, Korrelation und Modulationsanalyse eingesetzt. Seine Geschwindigkeit und Effizienz machen es unverzichtbar bei Anwendungen, bei denen eine schnelle Berechnung von Frequenzkomponenten unerlässlich ist, beispielsweise in der Telekommunikation, Audioverarbeitung, medizinischen Bildgebung und wissenschaftlichen Forschung.
