#define FFT_STAGES (10U) //迭代次数 =Log2(FFT_SIZE)

根据引用\[1\]，FFT（快速傅里叶变换）是离散傅里叶变换（DFT）的快速算法，通过改进离散傅里叶变换的算法来实现。它利用离散傅里叶变换的奇偶、虚实等特性，以基2进行运算，通过乘法复数运算和加法复数运算来实现快速计算。\[2\]对于一次复数乘法运算，需要4次实数乘法和2次实数加法；对于一次复数加法运算，需要2次实数加法运算。因此，FFT算法的实数运算次数可以通过计算复数乘法和复数加法的次数来分析。\[3\]FFT算法采用按时间抽取（Decimation In Time，DIT）的方式，将原始序列分解为奇偶子序列，并通过蝶形运算对子序列进行计算。对于长度为8的序列，首先将其分解为两个长度为4的子序列，然后将每个子序列再分解为两个长度为2的子序列。根据给定的宏定义FFT_STAGES，可以确定迭代次数为10，即迭代10次来完成FFT计算。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [fft算法总结](https://blog.csdn.net/M1626559435/article/details/119358405)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [DSP处理FFT和DFT时需要运算的次数及计算公式](https://blog.csdn.net/lj1986817902/article/details/104499512)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【GAOPS043】FFT(2)](https://blog.csdn.net/qq_32752869/article/details/128460638)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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