1、(2)利用实例说明快速卷积基本算法的适用条件，即在什么情况下效率最高。
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2、卷积关系最重要的一种情况，就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。利用该定理，可以将时间域或空间域中的卷积运算等价为频率域的相乘运算，从而利用FFT等快速算法，实现有效的计算，节省运算代价。
3、卷积关系最重要的一种情况，就是在信号与线性系统或数字信号处理 中的卷积定理。利用该定理，可以将时间域或空间域中的卷积运算等价为频率域的相乘运算，从而利用FFT等快速算法，实现有效的计算，节省运算代价。
4、① 空洞卷积(扩张卷积、膨胀卷积)：指的是在正常的卷积核的点之间插入空洞 ，以此在不增加计算量来增大卷积核的感受野。
不是，dim表示维度。例如当X是一个二维矩阵时，dim=1时表示的是行ifft，dim=2是表示列的ifft。为了dim与前面的ifft(X，n)中的n不混淆，就在中间加了一个[]，必须要加上这个东东。
用MATLAB进行傅里叶变换用fft（）函数来变换，其逆变换用ifft（）函数来变换。变换要求X为向量，而不是变量。根据题主的代码应这样来处理。
ifft是离散傅里叶逆变换的意思。MATLAB中，提供了对向量(或直接对矩阵的行或列)进行离散傅立叶变换的函数，其调用格式是：Y=ifft(X，n，dim)(1)当X是一个向量时，返回对X的离散傅立叶变换。
解决方案1：直接用缉鼎光刮叱钙癸水含惊ifft()；例如信号x y=fft(x)；%对信号傅里叶变换到频域 z=ifft(y)；%对信号y傅里叶反变换到时域，解决方案2：工具箱啊。
FFT（快速傅里叶变换）是利用复数形式的离散傅里叶变换来计算实数形式的离散傅里叶变换，matlab中的fft()函数是实现该算法的实现。
你的H(Z)本身不就是时域的嘛，干嘛还要求FOURIER逆变换？说的H(Z)像是个频域的东西一样。
1、OFDM技术由MCM发展而来，是多载波传输方案的实现方式之一，它的调制和解调是分别基于IFFT和FFT来实现的，是实现复杂度最低、应用最广的一种多载波传输方案。OFDM技术由MCM（Multi-CarrierModulation，多载波调制）发展而来。
2、，三角函数系中任何不同的两个函数的乘积在区间[-π，π]上的积分等于0。如三角函数系{1，sinx，sin2x，sin3x，sin4x。。
3、意思是 如果我信号只有100个点，我通过插入100个零使信号变为了200个点， 那IFFT后 我也有了200个点，而这200个点表示了以前100个点的信息，相当于时域上“提高”了采样率。
1、基n快速傅里叶变换用于一个长度N为 的序列，例如基2快速傅里叶作用在 的序列上，基4快速傅里叶作用在 的序列上。
2、快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。
3、从此，对快速傅里叶变换（FFT）算法的研究便不断深入，数字信号处理这门新兴学科也随FFT的出现和发展而迅速发展。根据对序列分解与选取方法的不同而产生了FFT的多种算法，基本算法是基2DIT和基2DIF。
对于矩阵I，B = fftshift(I)将I的三象限和四象限进行互换。
用MATLAB进行傅里叶变换用fft（）函数来变换，其逆变换用ifft（）函数来变换。变换要求X为向量，而不是变量。根据题主的代码应这样来处理。
经过DFT，我们将多项式的系数表达转换为多项式的点值表达。在完成乘法运算以后，我们为了获取系数的变换，需要将多项式的点值表达转换为多项式的系数表达。这时我们使用的方法是逆离散傅里叶变换IDFT，他是DFT的逆。
