电子衍射花样与FFT的区别？

这个就有点难了，因为俺的修为不够高，不过勉强说一下：FFT是从高分辨像来的，高分辨像同时具有电子波的振幅（强度）和相位信息，前者好理解，就是信号的强度，相位呢，就是说电子波相干成像才得到了高分辨像，如果相位有改变，那么由此引起的高分辨像的相位衬度会发生改变，比如黑色点未必是原子，而白色点未必是间隙。那么FFT作为高分辨像的数学变换，自然拥有这些信息。而电子衍射只有信号的振幅信息，没法给出相位信息，因为无论相位如何改变，对于周期结构没有影响。但相位信息也只是对于研究材料的结构像并结合计算机模拟才能用得上的，一般我们看到的都是普通晶格像，要不要这个结构信息都无所谓，所以说普通情况可以通用。不知道我的这些是不是能让你清楚一点，如果更糊涂了，就forget

it，呵呵。

FFT(Fast Fourier Transformation)，即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的 发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。

FFT提高了运算速度，但是，也对参与运算的样本序列作出了限制，即要求样本数为2^N点。离散傅里叶变换DFT则无上述限制。

小结:FFT快，DFT灵活，各有优点，如果满足分析要求，两者准确度相同。

快速傅里叶变换 (fast Fourier transform), 即利用计算机计算离散傅里叶变换(DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。

采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。

离散傅里叶变换(DFT)，是傅里叶变换在时域和频域上都呈现离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换(DTFT)频域的采样。

在形式上，变换两端(时域和频域上)的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应当将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换以高效计算DFT。

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