我在 JTransfroms 中有关于 {1850 000,1} 元素的向量.. 但日志：
exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 1350 000
它有效......但仍然需要大约 1 分钟！它对我来说太多了..有线程.. 在matlab中大约需要2秒。在Jtrans的官网上。
:limitations: 非二次幂大小的一维变换是连续的 （当使用混合基数时）。 2 次幂大小的一维变换 只能使用 2 或 4 个线程。
线程数必须是二的幂数。
谁能解释一下什么是二次方大小？
【问题讨论】：
2 的幂是（在计算机如此存在的情况下）只有因子 2 的数字。即 2、4、8、16、...、1024 2048 等。因此，如果您使用正好为 1024 的向量作为输入数字，它应该会更快。
我真的不知道您所说的“大约 {1850 000,1} 个元素”是什么意思，尽管您的数字可能要高得多？该库显然不会使用超过 4 个线程（无论如何在许多系统上不会做太多事情），因此您不应该获得太多的速度增益。可能还有其他问题。
【讨论】：
我将发布一些 FFT 的背景知识来解释 radix-2 的限制。
首先要注意的是，大多数 FFT 实现都使用 C-T FFT Algorithm. 这通过将 FFT 拆分为越来越小的 FFT 来工作，就像合并排序首先将排序限制为基本情况。
C-T 算法最常用的方式是将问题分成一半 (N = N0 / 2)。这并不是说混合基数的情况是不可能的，但是由于以下原因，“二的幂”的情况是最有效的，因此也是最常用的。
现在大多数 FFT 实现的主要瓶颈不是算法的实现，而是硬件 - 处理器管道等等。显然，这些都建立在二进制逻辑基础之上，导致带宽几乎完全是 2N。
因此，由于寄存器中的精确拟合和原始问题的精确细分，在内存中使用 2N 个字节的 FFT 将被更快地计算。
TL;DR：用不相关的数据 (0) 填充 FFT 向量，直到它达到最接近 2 的幂。然后只使用有效的结果数据。
但是，您的异常似乎只是内存不足。您使用的是 32 位操作系统吗？如果是这样，您的大型操作可能会超出分配的 2GB 进程内存或其他限制。
【讨论】：