signal-processing - 如何在实际输出IFFT中节省一半的计算

Question

实信号的 FFT 具有共轭对称性。该属性可用于节省一半的内存和一半的计算。这个实现非常简单，我已经做到了。

现在我想实现IFFT。这适用于共轭对称信号，并且预期为实信号。由于 IFFT 与具有反转符号旋转因子的 FFT 相同。有没有类似的方法可以节省一半的计算和内存？

Answer 1

Bruun 的 FFT 算法使真实信号的计算保持真实，直到生成频谱的复杂分量的最后阶段。

这是在 Goertzel 算法中发现的类似方法，或者在不同的上下文中，Bairstow 的方法相对于牛顿的复多项式根方法（或 Jenkins-Traub 算法的实数和复数变体）。