采用按时间抽取的基-2FFT算法计算N=1024点DFT，需要计算__次复数加法，需要__次复数乘法

1024点DFT直接计算需复数乘法次数为（），采用基2算法需要复数乘法的次数为（） 一个N点的DFT，N=2^L，直接计算DFT共需__次复数乘法运算，__次复数加法运算；而采用基-2DIT-FFT算法，共需__次复数乘法运算，__次复数加法运算 型号为N1024，其内径为（） 按频率抽取的基-2 FFT算法中,输入顺序为自然排列,输出为倒序排列 在N=32的基2时间抽取法FFT运算流图中,从x(n)到X(k)需级蝶形运算过程 代号为N1024的轴承内径为24 代号为N1024的轴承内径应该是（）。 代号为N1024的轴承内径应该是_ __. 代号为N1024的轴承，其内径是（）mm 代号为N1024的轴承，其内径是（　　）毫米。 基2 DIT-FFT与基2 DIF-FFT 的计算量是相同的 使用FFT算法计算两有限长序列的线性卷积，则需要调用()次FFT算法。 采用定额计算法确定工序延续时间，计算参数不包括（　　）n 试分析DIT-FFT算法与DIF-FFT算法的异同 在基2DIT-FFT运算中通过不断地将长序列的DFT分解成短序列的DFT,最后达到2点DFT来降低运算量。若有一个64点多的序列进行基2DIT-FFT运算,需要分解几次 中国大学MOOC: FFT是离散时间傅里叶变换的快速算法。 为提高计算效率，在Matlab中采用FFT函数来计算互相关函数，请问需要调用几次FFT/IFFT函数 ？ 已知算法 A 的运行时间函数为 T(n)=8T(n/2)+n2 ，其中 n 表示问题的规模，则该算法的时间复杂度为（） 下列算法的时间复杂度为n=n*n;while（n<0）n++;n=n*2;（） 某算法的时间复杂度是O(n2)，表明该算法