快速傅里叶变换

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快速傅里叶变换

详 情 说 明

快速傅里叶变换（FFT）是数字信号处理领域的核心算法之一，它能将时域信号高效地转换为频域表示。传统傅里叶变换的计算复杂度为O(n²)，而FFT通过分治策略将复杂度降低到O(nlogn)，这使其特别适合处理大规模数据。

在文字识别场景中，FFT主要发挥两大作用：首先是特征提取，通过分析文本图像的频率分量来识别字符的独特模式；其次是预处理环节，可以快速完成图像去噪和边缘增强。当扫描文档时，FFT能有效分离文本区域与背景噪音，其频域处理能力比单纯的时域滤波更加精准。

现代OCR系统常将FFT与机器学习结合，先用FFT提取频域特征，再通过神经网络进行分类。这种混合方法既保留了传统信号处理的效率，又具备了模式识别的智能性。值得注意的是，二维FFT在处理图像时尤为关键，它能同时分析水平和垂直方向的频率信息。