快速傅里叶变换(FFT)，是在傅里叶分析中用于加速计算机算法以及信号处理器中用于快速计算离散傅里叶变换（DFT）的一种算法。
傅里叶变换是在信号分析、图像处理、视频处理等领域中广泛应用的一种技术。 在计算机科学中，FFT的算法是对一组N个离散数据点进行快速傅里叶变换的高效方法，其期望运行时间为O(N log N)，比直接计算O(N^2)的DFT算法快得多。
傅里叶变换的过程可以看成是将一个时域的函数表示成一个频率域的函数，它可以用于分析时间信号的频谱分布，帮助我们从时间域的角度观察信号。FFT算法包含了三个关键步骤：分解、快速旋转因子和重组。它将信号分成较小的N/2个数据块，每块包含偶数和奇数部分，然后重组它们。
FFT算法广泛应用于多媒体的压缩处理，现代通信中的数字调制等领域。希望通过本文对FFT的基本原理有一个初步的了解，有助于读者更好地应用和深入学习该领域相关知识。