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离散信号的DFT运算是由时域信号与旋转因子相乘累加得到的。但是事实上，计算机的乘法运算是都是通过数据的累加运算实现的，所以在进行DFT运算的过程中，由于计算机要进行多次的复数乘法，导致运算过多而运算效率低下，故早期DFT算法一直没能引起足够的重视。而FFT算法最为核心的思想就在于利用离散傅里叶变换的虚、实、奇、偶等各种特性，对DFT算法进行改进，进而减少复数乘法运算的次数。从根本上来说，它并没有对傅里叶变换产生任何革新抑或发展，它所做的只是对运算步骤进行简化，但是这一改变却在数字系统以及计算机领域使得人们对离散傅立叶变换的应用，迈出了巨大的一步。此外，随着计算机产业的发展，FFT在实际的工程中拥有着十分广阔的运用前景。高效率的FFT算法是雷达信号处理、卫星通讯、生物医学、多媒体信号处理等众多领域的基础和核心算法。同时，FFT算法的出现还有助于我们对创造与发展新理论的设计拓展出新的思路，比如对于各种星载、机载、舰载、地面雷达这些电尺寸十分庞大的相控阵天线，仅仅使用单纯的公式按部就班地进行级数求和运算来计算阵列天线方向图的方法效率十分低下，而FFT算法的引入恰好显著地提高了计算效率，解决了这一难题。
1.1.2 DSP
在数字信息及电子器件飞速发展着的今天，大规模集成电路的出现、数字部件成本、体积的缩小以及应用效率的提高，都促进了数字信号处理（Digital Signal Processing, DSP）在各学科领域里大放异彩，应用范围日趋广泛。是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等以得到符合人们所需要的信号形式¬[2]。数字信号处理最主要的研究领域包括数字滤波技术、离散变换快速算法和谱分析，其中，FFT作为数字信号处理最主要的领域之一而被广泛研究。
1.1.3 多核DSP
虽然芯片工艺随时代发展在不断进步，DSP 的性能在不断地提升，但由于芯片中晶体管集成程度程度非常高，可以超过上亿个，所以我们很难单纯的通过提高主频来使DSP的性能得到提升。更何况，主频的提高意着对应的结果是功耗的增加，所以从某种程度上来说并不是一的提高主频就能有效地提高效率。这种情况直接促进了单核DSP向多核转变；同时，随着科学技术的飞速发展，日趋复杂的科学计算以及多媒体、虚拟化等领域越来越繁琐冗杂的应用对计算能力的要求也日益提高，面对现代应用中的庞大数据以及实时性的要求，单片单核的 DSP 已经渐渐无法满足人们的要求了。于是，在这种大背景下，多核DSP应运而生。多核处理器不仅能凭借性能远超过以多倍时钟速率运行的单核器件的优势，还具有成本低、占用面积少、易于使用等多个优点，因此采用多核 DSP 方案具有很大的优势。
多核DSP能够支持并行处理能力，它可以利用多个内核将任务分配下去，各个内核各司其职，为有高性能、高实时性要求的应用提供重要的功能保障，也为FFT算法能够高效地实现提供良好的硬件平台。
目前，多核DSP已经广泛应用于我们的生活。尤其像是无人机、声纳、雷达、信号情报以及软件定义无线电这种波形密集型应用中，利用多核DSP进行信号处理已成为重要的实现手段。除此之外，在工业控制方面，多核DSP能广泛应用于数控机床、工业自动化、以及各种控制类应用。在军事方面，DSP的应用尤为突出，如导弹的导航、声纳处理、雷达定位、保密通信等需要精密控制以及实时性高的信号处理。医疗方面的诊断工具、监护工具、康复应用等领域以及汽车电子方面的自适应驾驶控制、蜂窝电话、全球定位系统、语音命令等多项领域也远离不开多核DSP的应用。多核DSP已经渗透到我们生活中的方方面面，对我们的日常产生了极其重要的影响。
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