快速傅里叶 (FFT) 拟合函数

快速傅里叶变换（FFT）可以用于拟合函数。给定一个函数f(x)，我们可以通过离散傅里叶变换（DFT）将其转换为频域表示。具体来说，通过对f(x)在一组离散采样点上进行采样，然后对采样点进行DFT计算，我们可以得到函数在频域上的表示，即函数的频谱。区间上进行16次三角插值，我们可以首先在该区间上选择16个离散采样点，然后对这些采样点进行FFT计算，得到函数的频谱。最后，通过对频谱进行IDFT计算，我们可以得到拟合函数在[-π, π区间上的连续插值结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [快速傅里叶变换FFT总结](https://blog.csdn.net/WenDavidOI/article/details/76919089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [数值计算 利用Python实现快速傅里叶变换(FFT)(不调用函数库)](https://blog.csdn.net/patchouli233/article/details/106313271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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