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C/C++中高效FFT算法的实现(涵盖基2DIF、DIT及直接DFT计算)

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简介:
本文探讨了在C/C++编程语言环境中实现快速傅里叶变换(FFT)算法的方法,特别关注于基数为2的FFT两种常见形式——蝶形迭代(DIT)与递归差分迭代(DIF),并比较其与直接DFT计算方式的区别和效率。 C/C++实现的基二FFT运算包括DIT和DIF,并且也包含直接进行的DFT运算。代码内有详细的说明。

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客服
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  • C/C++FFT2DIFDITDFT
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    本文探讨了在C/C++编程语言环境中实现快速傅里叶变换(FFT)算法的方法,特别关注于基数为2的FFT两种常见形式——蝶形迭代(DIT)与递归差分迭代(DIF),并比较其与直接DFT计算方式的区别和效率。 C/C++实现的基二FFT运算包括DIT和DIF,并且也包含直接进行的DFT运算。代码内有详细的说明。
  • C语言DIT-FFT
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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DIT-FFT
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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++和Matlab2D DIT FFT
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    本研究探讨了在C++与Matlab环境下二维离散傅里叶变换(DIT FFT)的高效实现方法,分析比较两种编程环境下的性能差异。 用C++和Matlab语言实现基二DIT FFT算法,并附有详细注释。
  • C语言FFTDFT完整
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    本文章提供了一个详细的教程,介绍如何使用C语言编写快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)的完整算法。通过实际代码示例展示其具体实现方法,帮助读者深入理解这两种重要的信号处理技术。 本算法使用C语言编写,支持自定义抽样序列,并实现了对初始序列进行快速傅里叶变换(FFT)和离散傅里叶变换(DFT)。通过运行窗口展示结果输出,并提供FFT和DFT的运行时间,便于读者分析这两种算法的时间效率。
  • C#FFT
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    本文章介绍了在C#编程语言环境中实现快速傅里叶变换(FFT)算法的方法与技巧,旨在帮助开发者理解和应用这一重要的信号处理技术。 C#中的FFT算法可以直接在C#环境中使用,并且其结果与MATLAB一致。
  • C++A*
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    本项目致力于开发一种高效的A*路径寻算法,采用C++编程语言,旨在优化算法性能,提高搜索效率与资源利用。通过精心设计的数据结构和启发式函数选择,实现了快速且准确的最短路径计算。 A-Star Algorithm 是使用 C++ 实现的高效 A-Star 算法版本。该实现对算法进行了尽力而为的优化,但并未改良算法本身。主要优化措施包括:快速判断路径节点是否在开启/关闭列表中、快速查找最小 f 值的节点以及减少路径节点频繁分配内存的问题。 运行环境需要支持 c++11 的编译器。使用示例如下: ```cpp char maps[10][10] = { { 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0 }, { 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 }, { 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1 }, { 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1 }, { 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1 }, { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1 }, { 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }, { 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0 }, { 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0 ,}, { 9 ,} }; // 搜索参数 AStar::Params param; param.width = 10; param.height = 10; param.corner = false; param.start = AStar::Vec2(0, 0); param.end = AStar::Vec2(9, 9); param.can_pass = [&](const AStar::Vec2 &pos)->bool{ return maps[pos.y][pos.x] == 0; }; // 执行搜索 BlockAllocator allocator; AStar algorithm(&allocator); auto path = algorithm.find(param); ``` 编译代码: ```bash make build && cd build cmake ../example && make ```
  • C语言FFT
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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FFT
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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。
  • C语言FFT,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