很好！把它改成c代码。注意，A和W都是复数。

在C语言中，我们可以把这两个函数转换成相应的结构，考虑到复数运算，我们需要引入复数数据类型。以下是一个简化的版本：

#include <math.h>
#include <complex.h>

// 复数类型定义
typedef struct {
    double real;
    double imag;
} complex_t;

// 计算连续小波变换参数
complex_t* czt_init(complex_t A[], complex_t W[], size_t M, size_t N) {
    int L = (int) pow(2, ceil(log2(M + N - 1)));
    size_t n = 0;
    complex_t P1[M], V[L], P2[M];

    for (n = 0; n < N; ++n) {
        P1[n].real = creal(A[n]) * exp(-creal(n) * conj(W[n]));
        P1[n].imag = cimag(A[n]) * exp(-cimag(n) * conj(W[n]));
    }

    complex_t* v = malloc(L * sizeof(complex_t));
    v = P1;
    for (size_t i = 1; i < M; ++i) {
        v[i] = P1[i] * exp(-conj(W)[i]);
    }
    v[L - N + 1] = P1[M - 1] * exp(-conj(W)[M - 1]);

    fft(complex_t*, V, L);
    
    // 假设已有一个自定义的fft函数
    for (size_t k = 0; k < M; ++k) {
        P2[k].real = exp(0.5 * conj(W)[k]);
        P2[k].imag = 0.0; // 在此假设不需要实部，实际可能需要视具体应用而定
    }

    return v;
}

// 连续小波变换
complex_t* chirpz(complex_t x[], complex_t A[], complex_t W[], size_t M, complex_t* L_params, size_t L) {
    complex_t* g = malloc(M * sizeof(complex_t));
    complex_t* P1 = &L_params->data;
    complex_t* Y = fft(x, L);

    for (size_t i = 0; i < M; ++i) {
        complex_t temp = P1[i] * x[i];
        g[i] = conj(V[i]) * Y[i]; // 假设V[i]已从外部传入
    }

    for (size_t i = 0; i < M; ++i) {
        g[i] *= P2[i];
    }

    return g;
}

请注意，这个C代码版本省略了一些细节，如错误检查和可能需要的复杂数组操作。此外，`fft` 函数在这里没有被直接调用，因为它取决于具体的实现，这里假设有一个自定义的快速傅立叶变换库函数。如果要用OpenMP或CUDA等并行计算库，还需要相应地调整代码。