【发布时间】:2018-04-12 11:04:18
【问题描述】:
我读到,为了计算两个信号 x,y(例如 1D)的卷积,naïve 方法采用 O(NM)。
然而,FFT 用于计算 FFT^-1(FFT(x)FFT(y)),在 N>M 的情况下采用 O(N log(N))。
我想知道为什么这种复杂性被认为比前一种更好,因为 M 不一定大于 log(N)。此外,M 通常是滤波器的长度,它不会随要过滤的信号而缩放,实际上会给我们提供更类似于O(N) 而不是O(N^2) 的复杂度。
【问题讨论】:
标签: time-complexity fft convolution