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用C语言实现FFT与IFFT

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简介：
本文章介绍了使用C语言实现快速傅里叶变换（FFT）及逆变换（IFFT）的方法和技术细节，适用于信号处理和数据科学领域的开发者。 用C语言实现快速傅立叶变换（FFT）和快速傅立叶逆变换可以提高信号处理的效率。这种技术在音频处理、图像压缩等领域有广泛应用。编写这类算法需要对复数运算有一定的理解，并且要注意优化循环结构以获得更好的性能。

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  • 用C语言实现FFT与IFFT
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    本文章介绍了使用C语言实现快速傅里叶变换（FFT）及逆变换（IFFT）的方法和技术细节，适用于信号处理和数据科学领域的开发者。 用C语言实现快速傅立叶变换（FFT）和快速傅立叶逆变换可以提高信号处理的效率。这种技术在音频处理、图像压缩等领域有广泛应用。编写这类算法需要对复数运算有一定的理解，并且要注意优化循环结构以获得更好的性能。
     
  • C语言中FFT和IFFT的实现方法
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    本文介绍了在C语言环境下快速傅里叶变换（FFT）及其逆变换（IFFT）的具体实现方式与优化技巧，深入探讨了相关算法原理及应用实例。 根据《数字信号处理》这本书（西电版本），我实现了FFT和IFFT的运算。这些函数的设计简洁明了，懂一点原理的人应该都能理解，并且经过测试证明是可用的。
     
  • C++ 实现 FFT 及 IFFT
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    本项目采用C++语言实现快速傅里叶变换(FFT)及其逆变换(IFFT)，适用于信号处理、频谱分析等领域。 使用C++实现傅里叶变换（FFT）和傅里叶逆变换（IFFT）。
     
  • C语言实现FFT-IFFT（基数2），fftsg_h.c代码详尽
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    本段代码实现了C语言中的FFT和IFFT算法（基数为2），文件名为fftsg_h.c。文档详细解释了快速傅里叶变换的过程，便于理解和应用。 快速傅里叶变换（FFT）与逆快速傅里叶变换（IFFT）的基2实现可以通过C语言代码来完成。这种实现方式在内存占用较小的情况下能够处理较大的代码量，适合用于PC端的应用程序中，但不推荐在低端单片机上使用。
     
  • C语言中快速傅里叶变换(FFT/IFFT)的实现
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    本文章深入探讨了在C语言环境下高效实现快速傅里叶变换（FFT）与逆变换（IFFT）的方法和技术，为音频处理、数据通信等领域提供技术支持。 根据现有的网上资源和个人整理的成果，我编写了一份关于快速傅里叶变换的资料，希望能为信号处理、以及信号在时域与频域之间的转换需求提供帮助。欢迎各位批评指正！
     
  • 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
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    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。
     
  • 用C语言进行FFT运算实现
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    本项目采用C语言编写快速傅里叶变换(FFT)算法，用于高效计算离散信号的频谱特性，适用于音频处理、图像压缩等领域。 利用C/C++语言实现FFT运算和IFFT运算的程序。在实现过程中，FFT采用输入倒序、输出顺序的方式进行计算；而IFFT则通过利用FFT运算的对称性来完成功能。
     
  • FFT-Test.zip：基于FPGA的信号FFT与IFFT仿真实现
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    本项目为一个在FPGA平台上实现快速傅里叶变换（FFT）及逆变换（IFFT）的仿真测试工程，提供了一种高效的数字信号处理方法。 FFT_Test.zip， 使用Vivado2018.3软件在FPGA上实现信号的快速傅里叶变换（FFT）和逆快速傅里叶变换（IFFT）。该设计文件包括仿真文件以及用于生成测试数据的Matlab代码。 功能说明：输入待处理的信号，输出经过FFT后的频域表示，并且可以通过IFFT将这些频域信号还原回时域。此实现使用了Vivado中的FFT IP核进行操作。 参数设置为1024点、16位精度的数据输入以及采样率为50MHz的混合正弦波（包含5MHz和8MHz频率成分）作为测试信号。 为了运行仿真，需要将读取内存数据文件的路径修改到本地存储位置：$readmemb(D:Vivado_Exp00_TestFFT_Testfft_data.txt, memory)。此命令用于指定测试数据的位置。
     
  • 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