離散コサイン変換
この手法は、実で偶なDFT(DCT-IIに対応する)における radix-4 時間間引きFFTの1ステップと見ることもできる(基数を 4 にする radix-4 ステップによって 4N 個のデータに対するDFTが4つのDFTに分解されることになり、それぞれのDFTは N 個の実数データに対するものとなる。4つのDFTのうち2つは 0 で、データが偶対称であることから、残りの2つは互いに等しくなる。かくして N 個の実数データに対するFFT 1回と、O(N) のバタフライ演算で計算できることとなる)。偶数の添字を持つ要素が 0 であるから、radix-4 ステップは split-radix ステップと正確に同じものである。続いて N 個の実数データに対するFFTを実データ split-radix FFT(Sorensen et al., 1987等)を用いて行えば、最終的な算法全体は、すでに述べた 2 の冪乗データに対するDCT-IIアルゴリズムのうち、最も計算量が少ないものに匹敵する(実数演算の回数が 2N log2N − N + 2 のオーダーである)。したがって、計算量の点ではDCTをFFTで計算することが本質的に悪であるというわけではなく、単に使おうとしているFFTアルゴリズムの最適化の問題であることがある。アルゴリズムではなく実装上の問題であるが、データ量 N が小さい場合は、独立したFFTルーチンを呼び出すための関数呼び出しに伴うオーバーヘッドの方が問題になりうるほどである。