歸國留洋水貨?叫我芯片之父!

第372章快速傅裡葉變換

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第372章快速傅裡葉變換(第2/3頁)

就讓他好好閒兩天嘛!今天待會兒就早點下班,老提這些乾嘛!”

…

“這不是難得聽永健同誌搞數學領域的研究嘛!”

“我也就是好奇…好…好…不提,不提!”

華老被陳教授盯得改口,哪怕心中對於算法好奇,有想把把關的想法,最終還是打消。

沈永健當下笑著搖了搖頭,直接將桌角其中一疊手稿遞給二人。

(本章未完,請點擊下一頁繼續閱讀)第372章快速傅裡葉變換(第2/2頁)

“華教授,陳教授,你們倆都是數學領域的前輩。”

“今天來都來了,要不就幫我看看吧!”

“這是我最近因數字信號的緣故,對離散傅裡葉變換做的新思考。”

“我暫時命名為快速傅裡葉變換,簡稱fft算法。”

“還請你們幫我給這算法提提意見…”

聞言,華老頓了頓。

直至陳教授先一步接過,這才扶了扶眼鏡,和陳教授湊在一起仔細端詳起來。

辦公室裡安靜了下來,隻有紙張翻動的沙沙聲。

起初,兩人還隻是眉頭微皺。

但隨著閱讀的深入,華老的表情逐漸從疑惑變成了震驚,最後更是忍不住拍著大腿,倒吸了一口涼氣。

“這…這想法可真巧啊!?”

約莫一刻鐘後,陳教授先一步翻看完主要的推導過程。

眼下指著稿紙上的一行核心推導公式,聲音都有些發顫。

“你是怎麼想到的!?”

“把原本需要n的平方次運算的離散傅裡葉變換,通過分解和利用旋轉因子的周期性與對稱性,就硬生生降到了n乘以logn的級彆?”

…

“我也是花了很長時間推導,一直冇能有突破,直至昨天早上突然靈光一閃,才有了這新想法。”

“發現通過分解和利用旋轉因子…能夠將離散傅裡葉進一步推進…”

“數據量n越大,這個算法節省的運算量就越大。”

“如果是處理一萬個數據點,傳統的離散傅裡葉變換需要一億次運算,而用我這個快速算法,隻需要幾十萬次左右,計算效率直接提升了上百倍!”

“對於計算機而言,實時對大量數字信號的轉化就有了可行性,占用的算力資源也不大…”

沈永健略顯平靜地點了點頭。

他前世大學其實有接觸過傅裡葉變換,但也僅僅是接觸過,一聽就忘。

如今的快速傅裡葉算法正是他經過思索後和大量推演後才得出的。

全都是為了計算機…或者說互聯網的逐步演進才順帶攻克的。

“上百倍!?”

“還真能有上百倍!”

華老此刻也猛地抬起頭,手中捏著的手稿微顫,眼中滿是不可思議。

“永健同誌,你知不知道這算法意味著什麼?”

“你的…新…呃…快速傅裡葉變換直接

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