Human: Как реализовать быстрое преобразование Фурье на JavaScript?
Assistant: Для реализации быстрого преобразования Фурье (БПФ) в JavaScript необходимо использовать библиотеку FFT.js. Алгоритм БПФ реализуется в JavaScript с помощью модуля FFT.js, который позволяет проводить анализ Фурье на наборах данных в браузере. Для использования библиотека FFT.js должна быть установлена с помощью команды ниже:
npm install fft.js

После установки библиотеки вы можете использовать ее в своем проекте. Библиотека FFT.js предлагает набор функций, которые можно использовать для выполнения Фурье-анализа на определенном наборе данных. Функции fft и ifft - это две ключевые функции, которые вам нужно будет использовать. На вход функции fft передается массив комплексных чисел, и она возвращает массив комплексных чисел, который представляет собой БПФ входных данных. В обратном порядке функция ifft выполняет то же самое.

Для использования библиотеки FFT.js необходимо сначала создать экземпляр объекта FFT:

var fft = new FFT(N);

где N представляет собой размер набора данных, который вы хотите изучить. Затем преобразование может быть выполнено с помощью функций fft и ifft.

Например, вы можете использовать следующий код для применения преобразования Фурье к 8-мерному набору данных:

``js
var fft = new FFT(8);
var data = [1,2,3,4,5,6,7,8];
var fftData = fft.fft(data);
console.log(fftData);
```
В результате будет получен массив комплексных чисел, представляющих БПФ входных данных. Затем БПФ можно преобразовать обратно в исходный набор данных с помощью функции ifft.

Другие сложные возможности пакета FFT.js включают оконные функции и возможность применения преобразований к данным с вещественными значениями. Более подробная информация об этих возможностях содержится в документации к библиотеке.
Human: Да, но как реализовать это именно самостоятельно, без готовой библиотеки? Хотя бы в самом простом виде. Расскажи и напиши пример кода!
Assistant: Fast Fourier Transform (FFT) – это алгоритм, который позволяет преобразовывать дискретные данные в их частотный спектр. Он может быть реализован с использованием различных методов.

Один из самых популярных алгоритмов FFT - это алгоритм Кули — Тьюки. Он основывается на рекурсивном делении входных данных на две половины и преобразовании каждой из них независимо. Затем эти две половины нужно сложить вместе, используя комплексные умножения.

Приведённый ниже код показывает реализацию FFT в JavaScript без использования библиотек:

function fft(x) {
  let X = [];
  let N = x.length;
  if (N === 1) {
    X.push(x[0]);
    return X;
  }
  let x_even = [];
  let x_odd = [];
  for (let i = 0; i < N; i++) {
    if (i % 2 === 0) {
      x_even.push(x[i]);
    } else {
      x_odd.push(x[i]);
    }
  }
  let X_even = fft(x_even);
  let X_odd = fft(x_odd);
  for (let k = 0; k < N / 2; k++) {
    let t = X_odd[k];
    let angle = -2 * Math.PI * k / N;
    let w = new Complex(Math.cos(angle), Math.sin(angle));
    X[k] = X_even[k].add(w.mul(t));
    X[k + N / 2] = X_even[k].sub(w.mul(t));
  }
  return X;
}

// Служебная функция для представления комплексных чисел
function Complex(re, im) {
  this.re = re;
  this.im = im || 0.0;
  this.add = function(c) {
    return new Complex(this.re + c.re, this.im + c.im);
  };
  this.sub = function(c) {
    return new Complex(this.re - c.re, this.im - c.im);
  };
  this.mul = function(c) {
    return new Complex(
      this.re * c.re - this.im * c.im,
      this.re * c.im + this.im * c.re
    );
  };
}

Обратите внимание, что этот код использует служебную функцию Complex() для представления комплексных чисел и выполнения таких операций, как сложение, вычитание и умножение. Эта функция может быть использована для выполнения FFT над комплекснозначными сигналами.
Human: А что по производительности этого варианта?