与体系根底之卷积定理：频域乘积相当于时域卷积，肯定不能问我什么，能够去看看教材上的公式推导。

  运算功率比照剖析，运用FFT快速卷积法（实线）显着比时域卷积乘法次数要少，一般来说64点以上，FFT法就具有优势。

  FFT卷积根本进程描绘：设信号x长度n，卷积系数h长度为k，则时域卷积成果长度为L=n+k-1，为了选用高效的基2型FFT算法，需求将信号和系数均在结尾补零扩展到最接近的2的N次方长度m（比方n=32，k=16，则L=32+16-1=47，最近的2的N次方为64），然后别离做m点FFT变换到频域后再复乘，最终IFFT变回时域。

  从上理论就讲说这么多，更详细的可看看相关专著书本，接下来用来看看运算进程的中间环节是什么样；

  信号长度800，系数长度134，则卷积成果长度为800+134-1=933，因而就需求补零扩展到1024点；

  上图为频域滤波后成果，能够正常的看到8MHz的带外信号被滤除，剩余3MHz的带内信号；接下来便是变换回时域波形。

  从上面时域处理、频域处理的成果能看到，两者处理后时域处理的成果和频域处理后的前933个点的成果相同。

  码编码后的n 个码元不只与当前段的k 个信息元有关，还与前面的N ?1段信息有关，各码字间不再是彼此独立的，码字中相互相关的码元个数为n ? N 。相同，在译码

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  类型 /

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