FFT, czyli szybka transformata Fouriera, to algorytm matematyczny używany do obliczania dyskretnej transformaty Fouriera (DFT) i jej odwrotności. Zasadniczo FFT jest metodą obliczeniową, która skutecznie oblicza składowe częstotliwości sygnału lub zestawu punktów danych w dziedzinie częstotliwości. Rozkłada sygnał z jego reprezentacji w dziedzinie czasu na składowe składowe częstotliwości, odsłaniając widmo częstotliwości sygnału.
Mówiąc najprościej, FFT to technika, która pobiera sygnał i rozkłada go na częstotliwości, które go spowalniają. To jakby wziąć złożony akord muzyczny i zidentyfikować poszczególne nuty, które go tworzą. W ten sposób FFT pozwala nam analizować sygnały pod kątem ich składowych częstotliwości, a nie charakterystyki w dziedzinie czasu. Transformacja ta ma kluczowe znaczenie w różnych dziedzinach, takich jak przetwarzanie sygnałów, komunikacja, przetwarzanie obrazu i obliczenia naukowe.
FFT dostarcza cennych informacji o zawartości częstotliwości w sygnale. Mówiąc dokładniej, informuje o amplitudzie i fazie każdej składowej częstotliwości obecnej w sygnale. Informacje te są reprezentowane w postaci widma częstotliwości, które pokazuje rezystancję (amplitudę) każdej składowej częstotliwości w całym zakresie częstotliwości. Badając sygnał wyjściowy FFT, analitycy i inżynierowie mogą zidentyfikować dominujące częstotliwości, wykryć wzorce, przeanalizować szum i odróżnić sygnał od zakłóceń tła.
FFT służy do obliczania dyskretnej transformaty Fouriera (DFT) sekwencji lub sygnału. Skutecznie oblicza DFT, zmniejszając liczbę wymaganych obliczeń w porównaniu z tradycyjnymi metodami obliczania DFT, dzięki czemu nadaje się do zastosowań przetwarzania w czasie rzeczywistym i wymagających dużej prędkości. FFT jest szeroko stosowana w cyfrowym przetwarzaniu sygnałów do zadań takich jak analiza widmowa, filtrowanie, analiza splotu, korelacji i modulacji. Jego szybkość i wydajność sprawiają, że jest niezastąpiony w zastosowaniach, w których istotne jest szybkie obliczenie składowych częstotliwości, np. w telekomunikacji, przetwarzaniu dźwięku, obrazowaniu medycznym i badaniach naukowych.
