本文主要是介绍音频筑基：一文搞懂DFT/FFT/DCT/MDCT的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
音频筑基：一文搞懂DFT/FFT/DCT/MDCT的区别
- 前言
- DFT/FFT/STFT/DCT/MDCT一句话对比
- DFT/FFT/STFT/DCT/MDCT的因果
- 扩展资料
傅立叶变换是连接时域与频域的上帝之桥。——《漫画傅里叶解析》
前言
音频信号处理中时常用到时频域转换，这里简单总结下常用的DFT、FFT、STFT、MDCT的区别。开始前，先感谢傅里叶大哥，是他给了我们一碗饭吃。
DFT/FFT/STFT/DCT/MDCT一句话对比
- DFT，Discrete Fourier Transform，离散傅里叶变换，完成离散点时频域转换
- 用途：推广时频域原理，理论上保证了计算机可用性
- FFT，Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换，计算长时总体信号的一种快速变换方法
- 用途：支撑理论到实际，落地傅里叶变换在计算机中大规模使用
- STFT，Short Time Fourier Transform，短时傅里叶变换，也称加窗傅里叶变换（Windowed Fourier Transform）
- 用途：音频特征分析
- DCT，Discrete Cosine Transform，离散余弦变换，跟DFT相对应
- 用途：图像压缩
- MDCT，Modified Discrete Cosine Transform，修改型离散余弦变换，顾名思义是DCT的改进，改进点是加窗和交叠
- 用途：音频编解码
注：以上所有方法都可用于时频域转化。
DFT/FFT/STFT/DCT/MDCT的因果
19世纪，傅里叶老哥在用三角函数表示任意函数中获得启发，打开了时频域转换的大门。换个角度看问题后，对做信号处理的打工人来说，从此复杂变简单。
有了理论上的连续函数傅里叶变换FT，为了支持离散的计算机运算处理，于是就有了离散傅里叶变换DFT。
而早年间，计算机处理器能力有限，如果光实现时频域转换算法就费老大事儿了，那后面的分析算法就没得搞了。于是，为了加速傅里叶变换速度，聪明的人类又搞出来快速傅里叶变换FFT。
以上问题都是针对整体信号的变换（连续或离散），接着人们在实际分析信号时，发现代价还是太大，特别是音频信号处理场景，需要流式处理，根本等不及咱变换完就开车溜了。那些脑瓜冒烟的人又想到，根据语音短时平稳性原理对信号切帧分块处理，于是就有了短时傅里叶变换STFT。
到后面又有了发展，傅里叶变换本质是正余弦cos/sin正交基组合而来，N点数据进去出来2N点的数据，有一半镜像是冗余数据。在信号压缩场景中，那些脑瓜冒烟的人又想到，能不能懒一些，就用一个基来表达，比如余弦cos。于是，就有了离散余弦变换DCT，实现N点进N点出。
最后，仍是类似的剧情，DCT用于整体信号的变换不太友好，在分帧切块后通过加窗和交叠方法，于是有了改进型离散余弦变换MDCT。
注：1、STFT后面每一步演变，都包含了之前成果如DFT、FFT。2、MDCT/DCT都可以拆解转换到DFT、FFT实现。3、为增强可读性，部分描述和理论有差异。
更多原理细节分析，请看下篇详解。
扩展资料
- 如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换，那就过来掐死我吧，link
- 感性认识FFT傅里叶变换，link
- 如何给5岁孩子解释DCT，link
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