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FFT的C语言代码实现。

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简介：
快速傅里叶变换 (fast Fourier transform)，通常被称为 FFT，是指利用计算机高效、快速地进行离散傅里叶变换 (DFT) 计算的通用术语。它代表着一种计算DFT的优化方法。本程序以C语言作为其运行环境，并实现了基于时间抽样的基-2 FFT算法，该算法采用经典的蝶形算法进行计算。详细的实现过程和相关信息可以参考https://blog..net/SXGY_07/article/details/87902235。

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  • C语言实现的FFT代码
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    这段代码提供了一个使用C语言编写的快速傅里叶变换(FFT)算法实现，适用于需要进行频谱分析或信号处理的应用场景。 与MATLAB运行结果完全一致，并且可以移植到使用C编写的嵌入式处理器上。
     
  • C语言中FFT的实现代码
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    本代码实现了C语言环境下快速傅里叶变换(FFT)算法的具体应用，适用于信号处理与数据科学等领域。 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）是一种用于高效计算离散傅里叶变换的算法。本程序使用C语言实现了按时间抽取的基-2FFT算法，也称为蝶形算法。
     
  • C语言中FFT的实现代码
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    这段文档提供了一个在C语言环境中实现快速傅里叶变换(FFT)的具体代码示例。它为那些希望直接应用或深入理解算法细节的研究者和开发者提供了宝贵的资源。 快速傅里叶变换（fast Fourier transform），简称FFT，是一种利用计算机高效计算离散傅里叶变换（DFT）的算法。本程序使用C语言实现了一种基于时间抽取的基-2 FFT算法，也被称为蝶形算法。
     
  • 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。
     
  • FFT的C语言代码
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    这段C语言代码实现了快速傅里叶变换（FFT），适用于信号处理和数据压缩等领域，能够高效地计算离散傅里叶变换。 简单的FFT代码采用C语言编写。通过变量e控制Q值，N则用来设定输入数据的大小。该代码在函数体内部直接生成数据，并不使用文件指针，有助于理解FFT算法的具体过程。
     
  • 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  
  • 高效的C语言FFT代码
    优质
    这段高效C语言实现的快速傅里叶变换(FFT)代码适用于多种工程计算场景，具有优化性能和简洁结构。它为信号处理、频谱分析提供了有力工具。 FFT外国人编写的FFT代码运算效率非常高，在VC6.0或VS2008环境下运行，8192点浮点FFT不到1ms。该代码一直在项目中使用。
     
  • FFT在CCS中的C语言实现
    优质
    本项目专注于快速傅里叶变换(FFT)算法在德州仪器(TI)代码生成器(CCS)平台上的C语言编程实现。通过优化的编码技术展示如何高效地处理信号处理应用中的频域分析需求。 这是一个在CCS环境下用C语言调试成功的FFT的例子，包含源代码以及整个工程的资源。
     
  • 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。