FFT, ou transformada rápida de Fourier, é um algoritmo matemático usado para calcular a transformada discreta de Fourier (DFT) e sua inversa. Em essência, FFT é um método de cálculo que calcula eficientemente os componentes de frequência de um sinal ou conjunto de pontos de dados no domínio da frequência. Ele decompõe um sinal de sua representação no domínio do tempo em seus componentes de frequência constituintes, revelando o espectro de frequência do sinal.
Simplificando, FFT é uma técnica que pega um sinal e o divide nas frequências que o retardam. É como pegar um acorde musical complexo e identificar as notas individuais que o compõem. Ao fazer isso, a FFT nos permite analisar sinais em termos de seus componentes de frequência, em vez de suas características no domínio do tempo. Esta transformação é crucial em diversas áreas, como processamento de sinais, comunicações, processamento de imagens e computação científica.
Uma FFT fornece informações valiosas sobre o conteúdo de frequência de um sinal. Mais especificamente, informa a amplitude e a fase de cada componente de frequência presente no sinal. Esta informação é representada como um espectro de frequência, que mostra a resistência (amplitude) de cada componente de frequência em uma faixa de frequências. Ao examinar a saída da FFT, analistas e engenheiros podem identificar frequências dominantes, detectar padrões, analisar ruídos e distinguir o sinal da interferência de fundo.
A FFT é usada para calcular a transformada discreta de Fourier (DFT) de uma sequência ou sinal. Ele calcula DFT com eficiência, reduzindo o número de cálculos necessários em comparação com os métodos tradicionais de cálculo DFT, tornando-o adequado para aplicações de processamento em tempo real e de alta velocidade. A FFT é amplamente utilizada no processamento de sinais digitais para tarefas como análise espectral, filtragem, convolução, correlação e análise de modulação. A sua rapidez e eficiência tornam-no indispensável em aplicações onde o cálculo rápido de componentes de frequência é essencial, como em telecomunicações, processamento de áudio, imagiologia médica e investigação científica.
