大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于fft算法的c语言的问题，于是小编就整理了3个相关介绍fft算法的c语言的解答，让我们一起看看吧。
matlab矩阵运算为何比c快很多？
回答如下：Matlab的矩阵运算比C快很多的原因如下：
1. 矩阵运算的优化：Matlab是专门用于矩阵运算的软件，因此它的矩阵运算部分被高度优化，能够使用多种来提高性能。例如，Matlab的矩阵运算使用了快速傅里叶变换（FFT）算法、矩阵分解等技术，从而提高了计算速度。
2. 编程语言的差异：C是一种通用的编程语言，不能针对矩阵运算进行优化。相比之下，Matlab是专门用于矩阵运算和科学计算的语言，它的语法和函数库都针对这些任务进行了优化。
3. 硬件的支持：Matlab通常运行在高性能计算机上，并能够充分利用多核处理器、向量化指令集等硬件特性来提高计算速度。
综上，Matlab的矩阵运算比C快很多是因为Matlab具有专门针对矩阵运算的优化、编程语言的差异以及硬件的支持等多种因素的综合作用。
大学高数学好有用么，就是不挂科，想把剩余的时间用来学c语言？
如果你只想做个最底层搬砖的码农，你可以不怎么学数学。但是一旦想往上走，肯定就离不开算法，比如数据结构，FFT算法，滤波算法等。总之，忽视数学你会后悔的。反到是语言，大学足够你反复打磨2-3门编程语言了。工具永远只是工具，永远代替不了底层的知识框架。
单片机与DSP的区别？
DSP与单片机的区别：
单片机使用冯.诺依曼存储器结构。这种结构中，只有一个存储器空间通过一组总线（一个地址总线和一个数据总线）连接到处理器核。
大多数DSP***用了哈佛结构，将存储器空间划分成两个，分别存储程序和数据。
2、 对密集的乘法运算的支持
单片机不是设计来做密集乘法任务的，即使是一些现代的GPP，也要求多个指令周期来做一次乘法。而DSP处理器使用专门的硬件来实现单周期乘法。DSP处理器还增加了累加器寄存器来处理多个乘积的和。累加器寄存器通常比其他寄存器宽，增加称为结果bits的额外bits来避免溢出。
DSP算法的一个共同的特点，即大多数处理时间都花在执行较小的循环上，也就容易理解，为什么大多数的DSP都有专门的硬件，用于零开销循环。所谓的零开销循环是指处理器在执行循环时，不用花时间去检查循环计数器的值，条件转移到循环大额顶部，将循环计数器减1。
单片机是Single-chip Microcomputer的较准确译法，但最能准确反映单片机设计思想、并且有长远技术眼光的词汇是Microcontroller（微控制器）。
区别主要包括以下几个方面：
1. 应用领域不同：单片机广泛应用于各种控制领域，如工业自动化、仪器仪表、电子设备等，而 DSP 主要应用于音频、视频、图像、雷达、通信等信号处理领域。
2. 处理方式不同：单片机的处理方式通常是按照指令顺序逐条执行，比如用 C 语言编写程序，程序执行时按照 C 语言的语法规则一条条执行。而 DSP ***用的是并行处理的方式，能够快速高效地进行某些特定数字信号处理操作，比如滤波、FFT、变换等。
3. 硬件结构不同：单片机通常具备通用输入输出口、定时器、串行口、中断控制器等[_a***_]外设，而 DSP 则常常具有更为复杂的 I/O 接口、高速的运算单元等特殊硬件结构。
4. 软件开发不同：单片机通常使用汇编语言、C 语言等开发程序，而 DSP 的软件开发则需要专业的 DSP 开发工具和支持库，如 MatLab、Simulink 等。
到此，以上就是小编对于fft算法的c语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于fft算法的c语言的3点解答对大家有用。
