FFT, o trasformata veloce di Fourier, è un algoritmo matematico utilizzato per calcolare la trasformata discreta di Fourier (DFT) e la sua inversa. In sostanza, la FFT è un metodo di calcolo che calcola in modo efficiente le componenti di frequenza di un segnale o di un insieme di punti dati nel dominio della frequenza. Scompone un segnale dalla sua rappresentazione nel dominio del tempo nelle sue componenti di frequenza costituenti, rivelando lo spettro di frequenza del segnale.
In poche parole, la FFT è una tecnica che prende un segnale e lo scompone nelle frequenze che lo rallentano. È come prendere un accordo musicale complesso e identificare le singole note che lo compongono. In tal modo, la FFT ci consente di analizzare i segnali in termini di componenti di frequenza piuttosto che di caratteristiche nel dominio del tempo. Questa trasformazione è cruciale in vari campi come l’elaborazione dei segnali, le comunicazioni, l’elaborazione delle immagini e l’informatica scientifica.
Una FFT fornisce preziose informazioni sul contenuto in frequenza di un segnale. Più specificamente, indica l’ampiezza e la fase di ciascun componente di frequenza presente nel segnale. Questa informazione è rappresentata come uno spettro di frequenza, che mostra la resistenza (ampiezza) di ciascun componente di frequenza in una gamma di frequenze. Esaminando l’output FFT, analisti e ingegneri possono identificare le frequenze dominanti, rilevare modelli, analizzare il rumore e distinguere il segnale dalle interferenze di fondo.
La FFT viene utilizzata per calcolare la trasformata discreta di Fourier (DFT) di una sequenza o di un segnale. Calcola in modo efficiente la DFT riducendo il numero di calcoli richiesti rispetto ai tradizionali metodi di calcolo della DFT, rendendolo adatto per applicazioni di elaborazione in tempo reale e ad alta velocità. La FFT è ampiamente utilizzata nell’elaborazione del segnale digitale per attività quali analisi spettrale, filtraggio, convoluzione, correlazione e analisi di modulazione. La sua velocità ed efficienza lo rendono indispensabile nelle applicazioni in cui è essenziale il calcolo rapido dei componenti di frequenza, come nelle telecomunicazioni, nell’elaborazione audio, nell’imaging medico e nella ricerca scientifica.
