在MATLAB中，FFT（快速傅里叶变换）是一个非常强大的工具，用于信号处理和频域分析。然而，当你处理大数据集时，执行时间可能会成为一个挑战🔍。

首先，了解FFT的基本原理很重要。它通过将时域信号转换为频域信号，帮助我们提取隐藏的信息✨。但它的计算复杂度与数据长度n成正比，通常为O(n log n)。这意味着数据量越大，耗时越长⏳。

如何优化FFT的执行时间呢？一种方法是减少输入数据的冗余，例如降采样 Downsampling 📉。此外，使用内置的并行计算功能Parallel Computing Toolbox™可以显著提升速度🚀。最后，合理选择FFT点数，避免不必要的零填充 Zero-padding 🚫，也是关键。

如果你正在处理复杂的信号分析，请记得关注FFT的效率问题！💪📈

MATLAB FFT 信号处理 编程技巧