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FFT算法的的改进

FFT算法的改进

徐辉

摘要：DFT(Discrete Fourier Transformation)是数字信号分析与处理如图形、语音及图像等领域的重要变换工具，直接计算DFT的计算量与变换区间长度N 的平方成正比。当N较大时，因计算量太大，直接用DFT算法进行谱分析和信号的实时处理是不切实际的。快速傅立叶变换(简称FFT)使DFT运算效率提高1～2个数量级。其原因是当N较大时，对DFT进行了基4和基2分解运

关键字：快速傅里叶变换Cooley-Tukey算法

正文

离散傅立叶变换(DFT)是数字图像处理中应用十分广泛的一种变换，具有很好的实用性，例如：在进行图像低通滤波、高通滤波中，可以借助傅立叶变换把要在空域中解决的问题转换到频域中进行处理。而且更重要的是其快速算法----快速傅立叶变换（FFT）对其计算速度又有非常大的改进，从而使得该算法得到了更加广泛的应用。

傅立叶变换的公式如下：

将其离散化得到离散的傅立叶变换：

u = 0, 1, 2, ...N-1

相应的二维傅立叶变换为

相应的二维离散傅立叶变换为

这样，对于一幅M*N的数字图像，如果用上面的公式直接进行计算其傅立叶变换，需要的完成的复数乘法和加法次数分别为M2N2和MN(M-1)(N-1)。对于目前常用的512*512的数字图像，其复数乘法和加法的次数都将达到5124≈700亿次。而利用快速傅立叶变换只需要时间（512* log

(512)）2≈2千万次。

Cooley和Tukey于1965年提出了下面介绍的FFT算法，利用该算法在实现f(x)(x = 0,1,…,N-1)的离散傅立叶变换时，需要完成的复数乘法和加法的次数

分别为1/2Nlog

2(N)和Nlog

(N)。而直接用离散傅立叶变换的式子进行计算，需

要进行的复数乘法和加法次数分别为N2和N(N-1)≈N2。

首先有：

设W(N)=

exp(-j2/N) 是一个常数，一般称为铰链因子，N =2n其中n是一个正整数，因此N可表示为N = 2M，这里M仍然是一个正整数将N = 2M代入上式得到：

设：

Feven(u) = 1/M f(2x)W(M)ux u = 0,1,2,…M-1.

Fodd (u) = 1/M f(2x+1)W(M)ux u = 0,1,2,…M-1.

于是得出FFT 的第一个递推公式：

F(u)=1/2 ( Feven(u)+Fodd(u)W（2M）u )

该公式说明F(u)可以通过奇部和偶部之和来计算。

同时因为W（M）u+M = W（M）u和W(2M)u+M = -W(2M)u得出u+M 的DFT为：F(u+M)

= 1/2 [1/M f(2x)W(M)(u+M)x +1/M f(2x+1)W(M)(u+M)x

W(2M)u+M]

= 1/2 ( Feven(u)- Fodd(u)W(2M)u )

得出FFT的第二个递推公式：

F(u+M)= 1/2(Feven(u)-Fodd(u)W(2M)u)

该公式说明F(u+M)可以通过F(u)偶部和奇部之差来计算,得出FFT的两个递推公式：

F(u) = 1/2(Feven(u)+Fodd(u)W2M u)

F(u+M)= 1/2(Feven(u)-Fodd(u)W2M u)

分析这两个表达式可看出：一个N个点的变换，能够把原始表达式分成每个点数为N/2的两部分，分别计算得到Feven(u)和Food(u),然后，奇数部分和偶数部制和得到F(u)的前(N/2)各点的值，奇数部分和偶数部分之差得到后(N/2)个点的值。于是可以通过计算两个单点的DFT来计算两个点的DFT，通过计算两个双点的DFT来计算四个点的DFT；以此类推，对于任何N=2m的DFT的计算通过计算两个N/2点的DFT来计算N个点的DFT，这就是快速傅立叶变换（FFT）的方法。

对于一幅M*N的数字图像，如果用DFT直接计算其傅立叶变换，需要的完成的复数乘法和加法次数分别为M2N2和MN(M-1)(N-1)。对于目前常用的512*512的数字图像，用DFT计算其傅立叶变换，其复数乘法和加法的次数都将达到5124≈700亿次，而利用快速傅立叶变换只需要时间（512* log

(512)）2≈2千万次 ,

大大降低了算法的复杂度。

快速傅立叶算法还可做一些改进，降低其复杂度，提高计算速度。

当输入数据序列为两个长度相同实数据时，可以用复序列的变换一次求得两个实序列的变换结果，从而节约运算量。而在实际的应用中，要求变换数据都是实序列，所以这种方法是很有效果的。如若有长度相同的实序列h(n)和g(n)，可以把它们组合成一个复序列y(n)，即:

y(n)=h(n)+ig(n)

i为复数单位i2=-1可得

Y(K)=(Hr(k)-Gi(k))+(Hi(k)+Gr(k))

其中Hr，Hi,Gr和Gi分别为h和g的傅立叶变换函数H和G的实部和虚部。Y为y的傅立叶变换。同时根据前面证明时，有:

Y(k)=((Yr(k)+Yr(N-k))/2)+((Yr(k)-Yr(N-k))/2)

+i((Yi(k)+Yi(N-K))/2)+(Yi(k)-Yi(N-k))/2))

所以可得：

H(k)=(Yr(k)+Yr(N-K))/2+i(Yi(k)-Yi(N-k))/2

G(k)=(Yi(k)+Yi(N-k))/2-i(Yr(k)-Yr(N-k))/2

这样，在求得Y(k)之后，通过式，做一次N点复序列的离散傅立叶变换，就能同时把两个N点实序列的离散傅立叶变换求出来。显然这样可使运算效率提高一倍。这样，对于2N个点的实序列f(n)，用n轴上奇数点和偶数点分别组成两个N点序列h(n)=f(2n)和g(n)=f(2n+1)(n=0,1,2…(N-1)),于是可以用N点的快速傅立叶变换一次求得，从而将速度提高一倍。

前面证明快速傅立叶变换时，假设N=2n，于是N可以分解为m个2的因子，即：N=2*2…*2=2n,这是一种以2为基数的变换算法。

当n=2k时，可把基数改为4。因为

Fn=fn*W(nk) W=e-j(2π)/4 k=0,1,2,3。N=0,1,2,3。W(nk)=W nk

可得：

在这个变换中只要作加减运算、虚实部变换和变号操作，而不用作复数乘法运算。

可类似的求得以8为基数和以16为基数的算法。

一般的对于一个N=r m的离散傅立叶变换，需要做m次下列运算：

i=1，2，…,m。

当ri都取同一值r时，可得

i=1,2,…,m。n i=0,1,2,r-1。k i=0,1,2,…,r-1。

在做完方括号内的一组r点变换后，将与不同的铰链因子相乘，当铰链因子

W的指数为零或者为N的k整数倍时，W 0

和W

k*N

都等于1，不用作乘法复

数运算。因此，对于不同的基数算法，所作的复数乘法运算也不同。基数越大，所需复数乘法计算也越少，速度也就越快，具体可参看表一；但算法的设计也会越复杂。所以，应该根据实际的需要和计算机的性能选择适合的基数，一般情况下，基数可选4或者8。

还可以通过对零值数据不进行计算的“修枝”方法提高傅立叶变换的速度。

表一不同基数时的FFT算法速度比较

参考文选：

1．刘榴娣刘明奇党长民，实用数字图像处理，北京理工大学出版社

2．孙仲康，快速傅立叶变换及其应用，人民邮电出版社

3．C.Bergland,“Fast Fourier Transform Hardware Implementations---An Overview”

TIEEE Vol Au-17 N0.2 June 1969

4．屈婉玲，算法设计与复杂度分析上课笔记

4．陈晓鸥，数字图像处理上课笔记

08自动化徐辉 200805070041

算法时间复杂度的计算

算法时间复杂度的计算 [整理] 基本的计算步骤时间复杂度的定义一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))，称O(f(n))为算法的渐进时间复杂度(O是数量级的符号 )，简称时间复杂度。根据定义，可以归纳出基本的计算步骤 1. 计算出基本操作的执行次数T(n) 基本操作即算法中的每条语句（以;号作为分割），语句的执行次数也叫做语句的频度。在做算法分析时，一般默认为考虑最坏的情况。 2. 计算出T(n)的数量级求T(n)的数量级，只要将T(n)进行如下一些操作：忽略常量、低次幂和最高次幂的系数令f(n)=T(n)的数量级。 3. 用大O来表示时间复杂度当n趋近于无穷大时，如果lim(T(n)/f(n))的值为不等于0的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n))。一个示例： (1) int num1, num2; (2) for(int i=0; i

算法的时间复杂性

算法的时间复杂度计算定义：如果一个问题的规模是n，解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n)，它是n的某一函数 T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。当输入量n逐渐加大时，时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”。我们常用大O表示法表示时间复杂性，注意它是某一个算法的时间复杂性。大O表示只是说有上界，由定义如果f(n)=O(n)，那显然成立f(n)=O(n^2)，它给你一个上界，但并不是上确界，但人们在表示的时候一般都习惯表示前者。此外，一个问题本身也有它的复杂性，如果某个算法的复杂性到达了这个问题复杂性的下界，那就称这样的算法是最佳算法。 “大O记法”：在这种描述中使用的基本参数是 n，即问题实例的规模，把复杂性或运行时间表达为n的函数。这里的“O”表示量级 (order)，比如说“二分检索是 O(logn)的”,也就是说它需要“通过logn量级的步骤去检索一个规模为n的数组”记法 O ( f(n) )表示当 n增大时，运行时间至多将以正比于 f(n)的速度增长。这种渐进估计对算法的理论分析和大致比较是非常有价值的，但在实践中细节也可能造成差异。例如，一个低附加代价的O(n2)算法在n较小的情况下可能比一个高附加代价的 O(nlogn)算法运行得更快。当然，随着n足够大以后，具有较慢上升函数的算法必然工作得更快。 O(1) Temp=i;i=j;j=temp; 以上三条单个语句的频度均为1，该程序段的执行时间是一个与问题规模n无关的常数。算法的时间复杂度为常数阶，记作T(n)=O(1)。如果算法的执行时间不随着问题规模n的增加而增长，即使算法中有上千条语句，其执行时间也不过是一个较大的常数。此类算法的时间复杂度是O(1)。 O(n^2) 2.1. 交换i和j的内容 sum=0；（一次） for(i=1;i<=n;i++) （n次） for(j=1;j<=n;j++) （n^2次） sum++；（n^2次）解：T(n)=2n^2+n+1 =O(n^2) 2.2. for (i=1;i

按时间抽取的基2FFT算法分析及MATLAB实现

按时间抽取的基2FFT 算法分析及MATLAB 实现一、DIT-FFT 算法的基本原理基2FFT 算法的基本思想是把原始的N 点序列依次分解成一系列短序列，充分利用旋转因子的周期性和对称性，分别求出这些短序列对应的DFT ，再进行适当的组合，得到原N 点序列的DFT ，最终达到减少运算次数，提高运算速度的目的。按时间抽取的基2FFT 算法，先是将N 点输入序列x(n)在时域按奇偶次序分解成2个N/2点序列x1(n)和x2(n)，再分别进行DFT 运算，求出与之对应的X1(k)和X2(k)，然后利用图1所示的运算流程进行蝶形运算，得到原N 点序列的DFT 。只要N 是2的整数次幂，这种分解就可一直进行下去，直到其DFT 就是本身的1点时域序列。图1 DIT-FFT 蝶形运算流图二、DIT-FFT 算法的运算规律及编程思想 1.原位计算 [ 对N=M 2点的FFT 共进行M 级运算，每级由N/2个蝶形运算组成。在同一级中，每个蝶的输入数据只对本蝶有用，且输出节点与输入节点在同一水平线上，这就意味着每算完一个蝶后，所得数据可立即存入原输入数据所占用的数组元素(存储单元)，经过M 级运算后，原来存放输入序列数据的N 个存储单元中可依次存放X(k)的N 个值，这种原位(址)计算的方法可节省大量内存。 2.旋转因子的变化规律 N 点DIT ―FFT 运算流图中，每个蝶形都要乘以旋转因子p W N ，p 称为旋转因子的指数。例如N ＝8 ＝3 2 时各级的旋转因子：第一级：L=1，有1个旋转因子：p W N =J /4W N =J 2L W J=0

第二级：L=2，有2个旋转因子：p W N =J /2W N =J 2L W J=0,1 第三级：L=3，有4个旋转因子：p W N =J W N =J 2L W J=0,1,2,3 对于N ＝M 2的一般情况，第L 级共有1-L 2个不同的旋转因子： p W N =J 2L W J=0,1,2,… ,1-L 2 －1 L 2=M 2×M -L 2= N ·M -L 2 故：按照上面两式可以确定第L 级运算的旋转因子 \ 3、同一级中，同一旋转因子对应蝶形数目第L 级FFT 运算中，同一旋转因子用在L -M 2 个蝶形中； 4、同一级中，蝶形运算使用相同旋转因子之间相隔的“距离” 第L 级中，蝶距：D=L 2； 5、同一蝶形运算两输入数据的距离在输入倒序，输出原序的FFT 变换中，第L 级的每一个蝶形的2个输入数据相距：B=1 -L 2。 6、码位颠倒输入序列x(n)经过M 级时域奇、偶抽选后，输出序列X(k)的顺序和输入序列的顺序关系为倒位关系。 '

最大公约数的三种算法复杂度分析时间计算

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2011 —2012 学年第 1 学期）一、上机目的及内容 1.上机内容求两个自然数m和n的最大公约数。 2.上机目的（1）复习数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡；（2）掌握并应用算法的数学分析和后验分析方法；（3）理解这样一个观点：不同的算法能够解决相同的问题，这些算法的解题思路不同，复杂程度不同，解题效率也不同。二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）（1）至少设计出三个版本的求最大公约数算法；（2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性分析；（3）上机实现算法，并用计数法和计时法分别测算算法的运行时间；（4）通过分析对比，得出自己的结论。

三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++软件四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）实验采用三种方法求最大公约数 1、连续整数检测法。 2、欧几里得算法 3、分解质因数算法根据实现提示写代码并分析代码的时间复杂度：方法一： int f1(int m,int n) { int t; if(m>n)t=n; else t=m; while(t) { if(m%t==0&&n%t==0)break; else t=t-1; } return t; } 根据代码考虑最坏情况他们的最大公约数是1，循环做了t-1次，最好情况是只做了1次，可以得出O（n）=n/2; 方法二：int f2(int m,int n) {

r=m%n; while(r!=0) { m=n; n=r; r=m%n; } return n; } 根据代码辗转相除得到欧几里得的O(n)= log n 方法三： int f3(int m,int n) { int i=2,j=0,h=0; int a[N],b[N],c[N]; while(i

FFT-C快速傅里叶变换超级详细的原代码

快速傅立叶变换（FFT）的C++实现收藏标准的离散傅立叶DFT 变换形式如： y k=Σj=0n-1a jωn-kj = A (ωn-k). （ωn k为复数1 的第k 个n 次方根，且定义多项式A (x)=Σj=0n-1a j x j）而离散傅立叶逆变换IDFT (Inverse DFT)形式如：a j=(Σk=0n-1y kωn kj)/n . yk=Σj=0n-1 ajωn-kj = A (ωn-k). （ωnk 为复数1 的第k 个n 次方根，且定义多项式 A (x) = Σj=0n-1 ajxj ）而离散傅立叶逆变换IDFT (Inverse DFT)形式如：aj=(Σk=0n-1 ykωnkj)/n . 以下不同颜色内容为引用并加以修正：快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是离散傅立叶变换（Discrete Fourier transform，DFT）的快速算法，它是根据离散傅立叶变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅立叶变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。设Xn 为N 项的复数序列，由DFT 变换，任一Xi 的计算都需要N 次复数乘法和N -1 次复数加法，而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法，一次复数加法等于两次实数加法，即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”（四次实数乘法和四次实数加法），那么求出N 项复数序列的Xi ，即N 点DFT 变换大约就需要N2 次运算。当N =1024 点甚至更多的时候，需要N2 = 1048576 次运算，在FFT 中，利用ωn 的周期性和对称性，把一个N 项序列（设N 为偶数），分为两个N / 2 项的子序列，每个N / 2点DFT 变换需要(N / 2)2 次运算，再用N 次运算把两个N / 2点的DFT 变换组合成一个N 点的DFT 变换。这样变换以后，总的运算次数就变成N + 2 * (N / 2)2 = N + N2 / 2。继续上面的例子，N =1024 时，总的运算次数就变成了525312 次，节省了大约50% 的运算量。而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去，直到分成两两一组的DFT 运算单元，那么N 点的DFT 变换就只需要N * log2N 次的运算，N = 1024 点时，运算量仅有10240 次，是先前的直接算法的1% ，点数越多，运算量的节约就越大，这就是FFT 的优越性。 FFT 的实现可以自顶而下，采用递归，但是对于硬件实现成本高，对于软件实现都不够高效，改用迭代较好，自底而上地解决问题。感觉和归并排序的迭代版很类似，不过先要采用“位反转置换”的方法把Xi 放到合适的位置，设i 和j 互为s = log2N 位二进制的回文数，假设s = 3, i = (110)2 = 6, j = (011)2 = 3, 如果i ≠j , 那么Xi 和Xj 应该互换位置。（关于这个回文数的生成，是很有趣而且是很基本的操作，想当初偶初学C++ 的时候就有这样的习题。）当“位反转置换”完成后，先将每一个Xi 看作是独立的多项式，然后两个两个地将它们合并成一个多项式（每个多项式有2 项），合并实际上是“蝶形运算”（Butterfly Operation, 参考《算法导论》吧^_^），继续合并（第二次的每个多项式有4 项），直到只剩

算法的时间复杂度计算

for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=i;j++) for(k=1;k<=j;k++) x++; 它的时间复杂度是多少？自己计算了一下，数学公式忘得差不多了，郁闷；（1）时间复杂性是什么？时间复杂性就是原子操作数，最里面的循环每次执行j次，中间循环每次执行 a[i]=1+2+3+...+i=i*(i+1)/2次，所以总的时间复杂性=a[1]+...+a[i]+..+a[n]; a[1]+...+a[i]+..+a[n] =1+(1+2)+(1+2+3)+...+(1+2+3+...+n) =1*n+2*(n-1)+3*(n-2)+...+n*(n-(n-1)) =n+2n+3n+...+n*n-(2*1+3*2+4*3+...+n*(n-1)) =n(1+2+...+n)-(2*(2-1)+3*(3-1)+4*(4-1)+...+n*(n-1)) =n(n(n+1))/2-[(2*2+3*3+...+n*n)-(2+3+4+...+n)] =n(n(n+1))/2-[(1*1+2*2+3*3+...+n*n)-(1+2+3+4+...+n)] =n(n(n+1))/2-n(n+1)(2n+1)/6+n(n+1)/2 所以最后结果是O(n^3)。【转】时间复杂度的计算算法复杂度是在《数据结构》这门课程的第一章里出现的，因为它稍微涉及到一些数学问题，所以很多同学感觉很难，加上这个概念也不是那么具体，更让许多同学复习起来无从下手，

下面我们就这个问题给各位考生进行分析。首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n))简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。此外，算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。但是我们总是考虑在最坏的情况下的时间复杂度。以保证算法的运行时间不会比它更长。常见的时间复杂度，按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。下面我们通过例子加以说明，让大家碰到问题时知道如何去解决。 1、设三个函数f,g,h分别为f(n)=100n^3+n^2+1000 , g(n)=25n^3+5000n^2 , h(n)=n^1.5+5000nlgn 请判断下列关系是否成立：（1）f(n)=O(g(n)) （2）g(n)=O(f(n)) （3）h(n)=O(n^1.5) （4）h(n)=O(nlgn) 这里我们复习一下渐近时间复杂度的表示法T(n)=O(f(n))，这里的"O"是数学符号，它的严格定义是"若T(n)和f(n)是定义在正整数集合上的两个函数，则T(n)=O(f(n))表示存在正的常数C和n0 ,使得当n≥n0时都满足0≤T(n)≤C?f(n)。"用容易理解的话说就是这两个函数当整型自变量n趋向于无穷大时，两者的比值是一个不等于0的常数。这么一来，就好计算了吧。 ◆(1)成立。题中由于两个函数的最高次项都是n^3,因此当n→∞时，两个函数的比值是一个常数，所以这个关系式是成立的。 ◆（2）成立。与上同理。 ◆（3）成立。与上同理。 ◆（4）不成立。由于当n→∞时n^1.5比nlgn递增的快，所以h(n)与nlgn的比值不是常数，

FFT算法的DSP实现

FFT算法的DSP实现对于离散傅里叶变换(DFT)的数字计算，FFT是一种有效的方法。一般假定输入序列是复数。当实际输入是实数时，利用对称性质可以使计算DFT非常有效。一个优化的实数FFT算法是一个组合以后的算法。原始的2N个点的实输入序列组合成一个N点的复序列，之后对复序列进行N点的FFT运算，最后再由N点的复数输出拆散成2N点的复数序列，这2 N点的复数序列与原始的2N点的实数输入序列的DFT输出一致。使用这种方法，在组合输入和拆散输出的操作中，FFT运算量减半。这样利用实数FFT 算法来计算实输入序列的DFT的速度几乎是一般FFT算法的两倍。下面用这种方法来实现一个256点实数FFT（2N=256）运算。 1.实数FFT运算序列的存储分配如何利用有限的DSP系统资源，合理的安排好算法使用的存储器是一个比较重要的问题。本文中，程序代码安排在0x3000开始的存储器中，其中0x3000~0x3080存放中断向量表，FFT程序使用的正弦表和余弦表数据(.data段)安排在0xc00开始的地方，变量(.bss段定义) 存放在0x80开始的地址中。另外，本文中256点实数FFT程序的数据缓冲位0x2300~0x23ff , FFT变换后功率谱的计算结果存放在0x2200~0x22ff中。连续定位.cmd文件程序如下： MEMORY { PAGE 0: IPROG: origin = 0x3080,len=0x1F80 VECT: lorigin=0x3000,len=0x80 EPROG: origin=0x38000,len=0x8000 PAGE 1: USERREGS: origin=0x60,len=0x1c BIOSREGS: origin=0x7c,len=0x4 IDA TA: origin=0x80,len=0xB80 EDA TA: origin=0xC00,len=0x1400 } SECTIONS { .vectors: { } > VECT PAGE 0 .sysregs: { } > BIOSREGS PAGE 1 .trcinit: { } > IPROG PAGE 0 .gblinit: { } > IPROG PAGE 0 .bios: { } > IPROG PAGE 0 frt: { } > IPROG PAGE 0 .text: { } > IPROG PAGE 0 .cinit: { } > IPROG PAGE 0 .pinit: { } > IPROG PAGE 0 .sysinit: { } > IPROG PAGE 0 .data: { } > EDATA PAGE 1 .bss: { } > IDATA PAGE 1 .far: { } > IDATA PAGE 1 .const: { } > IDATA PAGE 1 .switch: { } > IDATA PAGE 1

算法时间复杂度计算示例

算法时间复杂度计算示例 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

基本计算步骤？示例一：？ (1) int num1, num2; (2) for(int i=0; i

最大公约数的三种算法复杂度分析时间计算

理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（2011 —2012 学年第 1 学期）课程名称：算法设计与分析开课实验室：信自楼机房444 2011 年10月 12日一、上机目的及容 1.上机容求两个自然数m和n的最大公约数。 2.上机目的（1）复习数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡；（2）掌握并应用算法的数学分析和后验分析方法；（3）理解这样一个观点：不同的算法能够解决相同的问题，这些算法的解题思路不同，复杂程度不同，解题效率也不同。二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）（1）至少设计出三个版本的求最大公约数算法；（2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性分析；（3）上机实现算法，并用计数法和计时法分别测算算法的运行时间；（4）通过分析对比，得出自己的结论。三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）实验采用三种方法求最大公约数 1、连续整数检测法。

根据实现提示写代码并分析代码的时间复杂度：方法一： int f1(int m,int n) { int t; if(m>n)t=n; else t=m; while(t) { if(m%t==0&&n%t==0)break; else t=t-1; } return t; } 根据代码考虑最坏情况他们的最大公约数是1，循环做了t-1次，最好情况是只做了1次，可以得出O（n）=n/2; 方法二：int f2(int m,int n) { int r; r=m%n; while(r!=0) { m=n; n=r; r=m%n; } return n; } 根据代码辗转相除得到欧几里得的O(n)= log n 方法三： int f3(int m,int n) { int i=2,j=0,h=0; int a[N],b[N],c[N]; while(i

实验二 FFT算法的MATLAB实现

班级：学号：姓名实验二FFT算法的MATLAB实现（一）实验目的：（1）掌握用matlab进行FFT在数字信号处理中的高效率应用。（2）学习用FFT对连续信号和时域离散信号进行谱分析。（二）实验内容及运行结果：题1：若x(n)=cos(nπ/6)是一个N=12的有限序列，利用MATLAB计算它的DFT 并进行IDFT变换同时将原图与IDFT变换后的图形进行对比。当求解IFFT变换中，采样点数少于12时，会产生什么问题。程序代码： N=12; n=0:11; Xn=cos(n*pi/6); k=0:11; nk=n'*k; WN=exp(-j*2*pi/N) WNnk=WN.^nk XK=Xn*WNnk; figure(1) stem(Xn) figure(2) stem(abs(XK)) 运行结果：

IFFT变换中，当采样点数少于12时图像如下图显示：

分析：由图像可以看出，当采样点数小于12时，x(n)的频谱不变，周期为6，而XK 的频谱图发生改变。题2：对以下序列进行谱分析 132()()103()8470x n R n n n x n n n =+≤≤?? =-≤≤??? 其他n 选择FFT 的变换区间N 为8和16点两种情况进行频谱分析，分别打印其幅频特性曲线并进行对比、分析和讨论。㈠程序代码： x=ones(1,3);nx=0:2; x1k8=fft(x,8); F=(0:length(x1k8)-1)'*2/length(x1k8); %进行对应的频率转换 stem(f,abs(x1k8));%8点FFT title('8点FFTx_1(n)'); xlabel('w/pi'); ylabel('幅度'); N=8时：

算法的时间复杂度

算法的时间复杂度 Prepared on 22 November 2020

时间复杂度：如果一个问题的规模是n，解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n)，它是n的某一函数，T(n)称为这一算法的“时间复杂度”。渐近时间复杂度：当输入量n逐渐加大时，时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂度”。当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n))简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。此外，算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。但是我们总是考虑在最坏的情况下的时间复杂度。以保证算法的运行时间不会比它更长。常见的时间复杂度，按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶 O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。下面我们通过例子加以说明，让大家碰到问题时知道如何去解决。 1、设三个函数f,g,h分别为 f(n)=100n^3+n^2+1000 , g(n)=25n^3+5000n^2 , h(n)=n^+5000nlgn 请判断下列关系是否成立：（1） f(n)=O(g(n)) （2） g(n)=O(f(n)) （3） h(n)=O(n^ （4） h(n)=O(nlgn)

这里我们复习一下渐近时间复杂度的表示法T(n)=O(f(n))，这里的"O"是数学符号，它的严格定义是"若T(n)和f(n)是定义在正整数集合上的两个函数，则T(n)=O(f(n))表示存在正的常数C和n0 ,使得当n≥n0时都满足0≤T(n)≤Cf(n)。"用容易理解的话说就是这两个函数当整型自变量n趋向于无穷大时，两者的比值是一个不等于0的常数。这么一来，就好计算了吧。 ◆ (1)成立。题中由于两个函数的最高次项都是n^3,因此当n→∞时，两个函数的比值是一个常数，所以这个关系式是成立的。 ◆（2）成立。与上同理。 ◆（3）成立。与上同理。 ◆（4）不成立。由于当n→∞时n^比nlgn递增的快，所以h(n)与nlgn的比值不是常数，故不成立。 2、设n为正整数，利用大"O"记号，将下列程序段的执行时间表示为n的函数。 (1) i=1; k=0 while(i

数据结构时间复杂度的计算

数据结构时间复杂度的计算 for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=i;j++) for(k=1;k<=j;k++) x++; 它的时间复杂度是多少？自己计算了一下，数学公式忘得差不多了，郁闷；（1）时间复杂性是什么？时间复杂性就是原子操作数，最里面的循环每次执行j次，中间循环每次执行 a[i]=1+2+3+...+i=i*(i+1)/2次，所以总的时间复杂性=a[1]+...+a[i]+..+a[n]; a[1]+...+a[i]+..+a[n] =1+(1+2)+(1+2+3)+...+(1+2+3+...+n) =1*n+2*(n-1)+3*(n-2)+...+n*(n-(n-1)) =n+2n+3n+...+n*n-(2*1+3*2+4*3+...+n*(n-1)) =n(1+2+...+n)-(2*(2-1)+3*(3-1)+4*(4-1)+...+n*(n-1)) =n(n(n+1))/2-[(2*2+3*3+...+n*n)-(2+3+4+...+n)] =n(n(n+1))/2-[(1*1+2*2+3*3+...+n*n)-(1+2+3+4+...+n)] =n(n(n+1))/2-n(n+1)(2n+1)/6+n(n+1)/2 所以最后结果是O(n^3)。【转】时间复杂度的计算算法复杂度是在《数据结构》这门课程的第一章里出现的，因为它稍微涉及到一些数学问题，所以很多同学感觉很难，加上这个概念也不是那么具体，更让许多同学复习起来无从下手，下面我们就这个问题给各位考生进行分析。首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n))简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。

(完整word版)stm32F103进行FFT算法教程

STM32F103 12-15元左右本文将以一个实例来介绍如何使用STM32提供的DSP库函数进行FFT。 1.FFT运算效率使用STM32官方提供的DSP库进行FFT，虽然在使用上有些不灵活（因为它是基4的FFT，所以FFT的点数必须是4^n），但其执行效率确实非常高效，看图1所示的FFT运算效率测试数据便可见一斑。该数据来自STM32 DSP库使用文档。图1 FFT运算效率测试数据由图1可见，在STM32F10x系列处理器上，如果使用72M的系统主频，进行64点的FFT运算，仅仅需要0.078ms而已。如果是进行1024点的FFT运算，也才需要2.138ms。 2.如何使用STM32提供的DSP库函数 2.1下载STM32的DSP库大家可以从网上搜索下载得到STM32的DSP库，这里提供一个下载的地址：https://https://www.wendangku.net/doc/1f10167659.html,/public/STe2ecommunities/mcu/Lists/cortex_ mx_stm32/DispForm.aspx?ID=30831&RootFolder=%2fpublic%2fST e2ecommunities%2fmcu%2fLists%2fcortex%5fmx%5fstm32%2fST M32F10x%20DSP%20library%2c%20where%20is%20it 2.2添加DSP库到自己的工程项目中下载得到STM32的DSP库之后，就可以将其添加到自己的工程项目中了。

其中，inc文件夹下的stm32_dsp.h和table_fft.h两个文件是必须添加的。stm32_dsp.h是STM32的DSP库的头文件。 src文件夹下的文件可以有选择的添加（用到那个添加那个即可）。因为我只用到了256点的FFT，所以这里我只添加了cr4_fft_256_stm32.s文件。添加完成后的项目框架如图2所示。图2 项目框架 2.3模拟采样数据根据采样定理，采样频率必须是被采样信号最高频率的2倍。这里，我要采集的是音频信号，音频信号的频率范围是20Hz到20KHz，所以我使用的采用频率是44800Hz。那么在进行256点FFT时，将得到44800Hz / 256 = 175Hz的频率分辨率。为了验证FFT运算结果的正确性，这里我模拟了一组采样数据，并将该采样数据存放到了long类型的lBufInArray数组中，且该数组中每个元素的高16 位存储采样数据的实部，低16位存储采样数据的虚部(总是为0)。为什么要这样做呢？是因为后面要调用STM32的DSP库函数，需要传入的参数规定了必须是这样的数据格式。下面是具体的实现代码： 1 /****************************************************************** 2函数名称:InitBufInArray() 3函数功能:模拟采样数据，采样数据中包含3种频率正弦波(350Hz，8400Hz，18725Hz) 4参数说明: 5备注:在lBufInArray数组中，每个数据的高16位存储采样数据的实部， 6低16位存储采样数据的虚部(总是为0) 7作者:博客园依旧淡然（https://www.wendangku.net/doc/1f10167659.html,/menlsh/） 8 *******************************************************************/

渐进时间复杂度的计算

时间复杂度计算首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n))简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是算法中频度最大的语句频度。此外，算法中语句的频度不仅与问题规模有关，还与输入实例中各元素的取值相关。但是我们总是考虑在最坏的情况下的时间复杂度。以保证算法的运行时间不会比它更长。常见的时间复杂度，按数量级递增排列依次为：常数阶O(1)、对数阶O(log2n)、线性阶O(n)、线性对数阶O(nlog2n)、平方阶O(n^2)、立方阶O(n^3)、k次方阶O(n^k)、指数阶O(2^n)。 1. 大O表示法定义设一个程序的时间复杂度用一个函数 T(n) 来表示，对于一个查找算法，如下： int seqsearch( int a[], const int n, const int x) { int i = 0; for (; a[i] != x && i < n ; i++ ); if ( i == n) return -1; else return i; } 这个程序是将输入的数值顺序地与数组中地元素逐个比较，找出与之相等地元素。在第一个元素就找到需要比较一次，在第二个元素找到需要比较2次，……，在第n个元素找到需要比较n次。对于有n个元素的数组，如果每个元素被找到的概率相等，那么查找成功的平均比较次数为: f(n) = 1/n (n + (n-1) + (n-2) + ... + 1) = (n+1)/2 = O(n) 这就是传说中的大O函数的原始定义。用大O来表述要全面分析一个算法，需要考虑算法在最坏和最好的情况下的时间代价，和在平

汇编语言实现的FFT算法

汇编下的FFT算法实现 ;----------------------------------------------------------- ; 快速付里叶变换子程序 ; ; 入口 : 一维四字节浮点数数组的首地址 ; ; ; 以 2 为基β的值,信号抽样的点数 = 2^β; ; ; 出口 : 在原数组的位置保存结果的值; ; ; 补充说明 : ; ; 1. 该子程序所需 RAM 的容量为 2^β*12 字节,另外需要 ; ; 少量的堆栈作为临时变量的存储空间; ; ; 2. 所需 RAM 空间以输入的首地址为基址,向增加的方向 ; ; 扩展; ; ; 应用举例 : ; ; PUSH #0A000H ; 数组首地址压栈 ; PUSH #6 ; β值压栈 ; CALL FFT ; ;----------------------------------------------------------- PROC FFT FFT: LD FFT_CX,2[SP] LD FFT_AX,#0001H ; SHL FFT_AX,FFT_CL ; 计算采样点数 PUSH FFT_AX ; 将采样点数压栈 SHL FFT_AX,#1 ; LD FFT_BX,6[SP] ; 根据采样点数, ADD FFT_BX,FFT_AX ; 计算出其余 PUSH FFT_BX ; 三个被占用 ADD FFT_BX,FFT_AX ; 空间的首地址; PUSH FFT_BX ; 并依次将首地址 SHL FFT_AX,#1 ; ADD FFT_BX,FFT_AX ; 压栈; PUSH FFT_BX ; LD FFT_CX,6[SP] LD FFT_FX,#2 LOOP1: CLR FFT_AX SUB FFT_EX,FFT_CX,#1 LD FFT_BX,FFT_EX LD FFT_DX,10[SP] LOOP2:

算法时间复杂度

算法时间复杂度 The final edition was revised on December 14th, 2020.

实验一算法的时间复杂度一、实验目的与要求熟悉C/C++语言的集成开发环境；通过本实验加深对算法分析基础知识的理解。二、实验内容: 掌握算法分析的基本方法，并结合具体的问题深入认识算法的时间复杂度分析。三、实验题定义一个足够大的整型数组，并分别用起泡排序、简单选择排序、快速排序和归并排序对数组中的数据进行排序（按从小到大的顺序排序），记录每种算法的实际耗时，并结合数据结构中的知识对算法的时间复杂度分析进行说明。实验数据分两种情况： 1、数组中的数据随机生成； 2、数组中的数据已经是非递减有序。四、实验步骤理解算法思想和问题要求；编程实现题目要求；上机输入和调试自己所编的程序；验证分析实验结果；整理出实验报告。五、实验程序 #include #include<> #include<> using namespace std; void SelectSort(int r[ ], int n) { int i; int j; int index; int temp; for (i=0; i

算法的时间复杂度和空间复杂度-总结

算法的时间复杂度和空间复杂度-总结通常，对于一个给定的算法，我们要做两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法。一、事后统计的方法这种方法可行，但不是一个好的方法。该方法有两个缺陷：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，必须先依据算法编制相应的程序并实际运行；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优势。二、事前分析估算的方法因事后统计方法更多的依赖于计算机的硬件、软件等环境因素，有时容易掩盖算法本身的优劣。因此人们常常采用事前分析估算的方法。在编写程序前，依据统计方法对算法进行估算。一个用高级语言编写的程序在计算机上运行时所消耗的时间取决于下列因素： (1). 算法采用的策略、方法；(2). 编译产生的代码质量；(3). 问题的输入规模；(4). 机器执行指令的速度。一个算法是由控制结构（顺序、分支和循环3种）和原操作（指固有数据类型的操作）构成的，则算法时间取决于两者的综合效果。为了便于比较同一个问题的不同算法，通常的做法是，从算法中选取一种对于所研究的问题（或算法类型）来说是基本操作的原操作，以该基本操作的重复执行的次数作为算法的时间量度。 1、时间复杂度（1）时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。（2）时间复杂度在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=Ｏ(f(n)),称Ｏ(f(n))为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

算法时间复杂度计算示例

基本计算步骤示例一： (1) int num1, num2; (2) for(int i=0; i