Bir FFT sinyali genellikle Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) algoritmasının zaman alanındaki bir sinyale uygulanmasının sonucunu ifade eder. FFT, bir sinyali zaman alanından frekans alanına dönüştürerek onu oluşturan frekans bileşenlerine ayırır. Ortaya çıkan FFT sinyali, orijinal sinyalde mevcut olan her frekans bileşeninin genliğini ve fazını temsil eder. Bu dönüşüm, sinyalleri frekans içeriklerine göre analiz etmek ve değiştirmek için sinyal işlemede yaygın olarak kullanılır ve çeşitli uygulamalarda filtreleme, spektral analiz ve modülasyon/demodülasyon gibi görevleri mümkün kılar.
Fourier dönüşümü bağlamında bir sinyal, zaman veya uzayda değişen ve Fourier dönüşümü kullanılarak frekans bileşenleri cinsinden temsil edilebilen bir fonksiyonu ifade eder. Fourier dönüşümü, bir sinyali farklı frekanslardaki sinüzoidal bileşenlerine ayrıştırır ve sinyalin frekans alanında bir temsilini sağlar. Bu temsil, sinyal içindeki frekans içeriğini, harmonikleri ve faz ilişkilerini analiz etmek, sinyal işleme ve iletişim sistemlerinde spektral analiz, filtreleme ve modülasyon gibi görevleri kolaylaştırmak için gereklidir.
FFT (Hızlı Fourier Dönüşümü), bir sinyalin Ayrık Fourier Dönüşümünü (DFT) hesaplamak için kullanılan etkili bir algoritmadır. Avantajları, DFT’yi hesaplamanın hesaplama karmaşıklığını O(n2)O(n^2)O(n2)’den O(nlogn)o(n log n)o(nlogn )’a önemli ölçüde azaltma yeteneğinde yatmaktadır. burada nnn giriş sinyalindeki örnek sayısıdır. Bu verimlilik, FFT’yi gerçek zamanlı sinyal işleme ve büyük ölçekli veri analizi için pratik hale getirerek ses işleme ve telekomünikasyondan biyomedikal sinyal analizi ve radar sistemlerine kadar çeşitli uygulamalarda frekans spektrumlarının, güç spektrumlarının ve çapraz spektrumların hızlı hesaplanmasını sağlar.
Dijital sinyal işlemede (DSP) çeşitli nedenlerden dolayı FFT’yi (Hızlı Fourier Dönüşümü) kullanırız. İlk olarak FFT, bir sinyalin frekans içeriği, harmonikleri ve gürültü özellikleri hakkında bilgi sağlayarak frekans alanındaki sinyalleri analiz etmemize olanak tanır. Bu analiz, istenmeyen frekansların filtrelenmesi, belirli frekans bileşenlerinin tespit edilmesi ve sinyal periyodikliklerinin belirlenmesi gibi görevler için çok önemlidir. İkincisi, FFT, spektral temsillerin etkili bir şekilde hesaplanmasını sağlar ve bu da onu ses işleme, telekomünikasyon, radar ve biyomedikal sinyal analizi gibi uygulamalarda gerçek zamanlı sinyal işleme için uygun hale getirir. Büyük veri kümelerini işlemedeki hızı ve çok yönlülüğü, FFT’yi, frekans içeriklerine göre sinyalleri anlamak ve işlemek için DSP’de temel bir araç haline getirir.