如何在有限的资源下,实现低复杂度和高精度的大点数FFT算法成为信号处理系统的关键。而基于滤波器组的方法能够在低实现复杂度和高计算精度上均有较好的性能。本文针对在不同需求下实现高精度和低复杂度的FFT,提出了两种基于混合滤波器组的FFT处理算法。第二章研究了 FFT算法和混合滤波器组的基本理论。重点分析了二维FFT算法原理及实现过程,指出其没有提升运算速率缺点。同时分析了目前求解最优原型滤波器方法的不足之处,引出用这种方法得到的混合滤波器组,在实现FFT运算时存在精度不高的问题。最后针对上述两点提出能分别实现低复杂度和高精度的两种研究思路。第三章提出一种基于分解滤波器组的低复杂度FFT算法。该算法利用高效的多相滤波器组结构和半带滤波器的优势,减少每次FFT运算点数,同时通过下采样降低工作频率,从而降低了算法复杂度。仿真分析表明,在算法误差允许范围内,通过调整分解滤波器组设计时的通道数和阶数,相比于经典FFT算法和二维FFT算法能够降低一半的能耗。第四章提出一种基于余弦调制滤波器组的高精度FFT处理算法。该算法将原型滤波器设计成U(zd)·V(z)的形式,通过优化原型滤波器U(z)的截止频率ωc,用窗函数法间接设计具有高可重构性的原型滤波器,降低了高阶原型滤波器的设计难度和时间,同时可以有效的抑制通过余弦调制得到的近似完美重构子带滤波器组的幅度失真和混叠失真,从而提升FFT处理的精度。仿真分析表明,在放宽能耗提升效果的前提下,该算法与信号原始频谱的误差值能控制在-100dB以内,实现了运算的高精度。