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C语言实现的FFT算法,C,C++

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简介：
本项目采用C语言实现快速傅里叶变换(FFT)算法，并兼容C++环境，适用于信号处理和频谱分析等应用场景。 使用方法指导： 1. 需要两个文件：fft_fp.c 和 fft_fp.h。 2. 根据需求修改 fft_fp.h 中的采样点数 FFT_N，采样点数以宏定义的方式进行定义。 3. 在外部声明两个全局变量。这些已经在 fft_fp.c 文件中进行了定义： - extern struct compx s[FFT_N]; // 用于存放从 S[0] 开始的输入和输出数据，请根据实际情况调整大小 - extern float SIN_TAB[FFT_N/4+1]; // 正弦信号表 4. 调用 create_sin_tab(float *sin_t) 函数生成正弦信号的数据表。例如，可以这样调用：create_sin_tab(SIN_TAB); 5. 采集样本数据，并将 ADC（模数转换器）采样的数据按照自然序列放置在 s 的实部中，同时把虚部设为0。 6. 调用 FFT(struct compx *xin) 函数开始计算。例如，可以这样调用：FFT(s)，结果同样会存放在变量 s 中。 7. 计算每个频点的模值： - 通过以下方法求解变换后的复数结果，并将其保存在实部部分中： ``` for(i=1;i

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  • C语言实现的FFT算法,C,C++
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    本项目采用C语言实现快速傅里叶变换(FFT)算法，并兼容C++环境，适用于信号处理和频谱分析等应用场景。 使用方法指导： 1. 需要两个文件：fft_fp.c 和 fft_fp.h。 2. 根据需求修改 fft_fp.h 中的采样点数 FFT_N，采样点数以宏定义的方式进行定义。 3. 在外部声明两个全局变量。这些已经在 fft_fp.c 文件中进行了定义： - extern struct compx s[FFT_N]; // 用于存放从 S[0] 开始的输入和输出数据，请根据实际情况调整大小 - extern float SIN_TAB[FFT_N/4+1]; // 正弦信号表 4. 调用 create_sin_tab(float *sin_t) 函数生成正弦信号的数据表。例如，可以这样调用：create_sin_tab(SIN_TAB); 5. 采集样本数据，并将 ADC（模数转换器）采样的数据按照自然序列放置在 s 的实部中，同时把虚部设为0。 6. 调用 FFT(struct compx *xin) 函数开始计算。例如，可以这样调用：FFT(s)，结果同样会存放在变量 s 中。 7. 计算每个频点的模值： - 通过以下方法求解变换后的复数结果，并将其保存在实部部分中： ``` for(i=1;i  
  • C语言实现FFT算法.zip_C语言FFT_FFT的C语言实现_c语言fft实现
    优质
    本资源提供了一个用C语言编写的快速傅里叶变换（FFT）算法实现。适用于需要进行信号处理或频谱分析的应用场景，帮助开发者高效地完成相关计算任务。 快速傅里叶变换（FFT）的C语言实现涉及将一个信号从时间域转换到频率域的技术。这种技术在音频处理、图像处理以及数据压缩等领域有着广泛的应用。使用C语言编写FFT算法需要理解复数运算，掌握递归或非递归的方法来优化计算效率，并且通常会利用分治策略（如Cooley-Tukey算法）来减少所需的计算量。 实现过程中需要注意的是，为了提高性能和准确性，在处理浮点数值时应当采取适当的精度控制措施。此外，还需要注意输入数据的长度最好是2的幂次方以简化索引操作并最大化FFT的速度效益。
     
  • C语言实现的DIT-FFT算法
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    本段介绍基于C语言实现的DIT-FFT（ decimation in time - Fast Fourier Transform）算法。该算法通过递归分解和位反转技术优化频域信号处理，适用于快速计算离散傅里叶变换。 此资源使用VC开发，实现了DIT-FFT快速傅立叶变换。压缩包中的程序完整且兼容性强，最大可实现512点的快速变换，并完全支持动态分配功能。界面设计美观，易于使用。
     
  • C语言实现的STM32 FFT算法
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    本项目采用C语言在STM32微控制器上实现了快速傅里叶变换（FFT）算法，适用于信号处理和频谱分析等领域。 STM32单片机的FFT程序包括函数描述和数据类型定义。这段文字不包含任何联系信息或网址链接。
     
  • C语言中FFT算法的实现
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    本篇文章主要介绍了在C语言环境下快速傅里叶变换（FFT）算法的具体实现方法及其应用，旨在帮助读者理解和掌握如何利用编程技术解决复杂的数学问题。 FFT算法的C语言实现版本非常好用，这是从一个国外网站上的例程提取出来的。
     
  • C语言中FFT算法的实现
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    本文章介绍了如何在C语言环境下实现快速傅里叶变换（FFT）算法，并探讨了其优化方法和应用场景。 在STM32F103ZET6硬件平台上使用C语言实现FFT算法，对256个点进行变换，在72MHz主频下大约需要28毫秒。
     
  • 基于C语言的FFT算法实现
    优质
    本项目旨在利用C语言高效实现快速傅里叶变换（FFT）算法，适用于信号处理与数据分析领域，为工程实践提供强大工具。 C语言实现FFT算法，并且与Matlab的结果一致。详情可以参考相关博客文章。
     
  • C语言中DIT-FFT算法的实现
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    本文探讨了在C语言环境中高效实现离散傅里叶变换（DIT-FFT）算法的方法和技术，旨在为信号处理和数据分析提供优化方案。 任意位数的FFT算法可以用多种编程语言实现，包括C++。这里我们讨论如何用C++来编写一个能够处理任意长度数据序列的快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）程序。 在开始编码之前，需要了解一些基本概念和数学原理： 1. 复数运算：由于FFT涉及到复数域上的计算，因此实现中必须支持复数加法、减法、乘法等操作。 2. 递归或迭代方法的选择：根据具体应用需求选择适合的算法形式。递归版本代码简洁但可能因深度过大导致栈溢出；而迭代方式虽然复杂度稍高，但在处理大规模数据时更稳定高效。 以下是使用C++实现任意长度FFT的基本步骤： - 定义复数类型以及相关操作函数； - 实现蝶形运算子程序，并根据输入序列的大小调用相应的蝴蝶结构； - 对于非2^n的数据点数目，采用零填充到最接近的下一个幂次方来简化计算过程。 注意在实际应用中还需要考虑性能优化、边界条件处理等问题。
     
  • C语言实现FFT
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    本项目通过C语言编程实现了快速傅里叶变换(FFT)算法，适用于信号处理和数据分析等领域。代码简洁高效，包含详细的注释与示例，易于学习与应用。 快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）的算法。本段落将深入探讨如何使用C语言实现FFT，包括其基本原理、相关函数及代码实现。 理解FFT的基本思想至关重要。该方法通过分解大问题为更小的问题来加速计算，核心是分治策略：即把一个复杂任务划分为若干个相同或相似的小子问题，并递归地解决这些小子问题，最后将它们组合起来得到原问题的解。在FFT中，DFT被分解成奇数项和偶数项两部分，通过一系列复数乘法和加法操作完成计算过程。 以下是关键步骤： 1. **数据结构**：首先定义一个名为`complex`的数据类型，用于存储复数值（实部与虚部）。 2. **辅助函数**： - `add()`执行复数加法； - `sub()`执行复数减法； - `mul()`进行复数乘法。 3. **初始化W**：通过`initW()`生成权重系数W，用于FFT运算。这些值由公式计算得出：`cos(2 * PI / size_x * i)`（实部）和 `-sin(2 * PI / size_x * i)` （虚部），其中size_x是输入序列的长度。 4. **变址函数**：通过调用`change()`对输入序列x进行码位倒序，这是FFT算法中的关键步骤之一。 5. **快速傅里叶变换函数**：主计算逻辑由`fft()`完成。该函数根据分治策略递归地执行，并且在每一级中使用蝶形运算处理相邻的l个元素（这里l为2的幂）。随着外层循环推进，每一步都更新序列x中的值。 6. **输出结果**：最后通过调用`output()`展示计算后的结果。用户可以通过主函数输入序列长度和每个元素的具体数值。 总结而言，这个C语言程序实现了快速傅里叶变换，利用分治策略、复数运算以及码位倒序等技术大大减少了离散傅里叶变换所需的复杂度，并提高了效率，在信号处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
     
  • FFT CCS C语言算法
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    本项目专注于开发基于C语言的快速傅里叶变换(FFT)和循环缓冲存储(CCS)算法实现，旨在优化信号处理与频谱分析中的计算效率。 在CCS 3.3环境下编译通过的FFT算法设计过程及验证程序采用C语言实现。