x=fft(xn(1,(i-1)*M+1:(i+1)*M)); H=fft([h,zeros(1,M)]); ol=real(ifft(x.*H));用c++复现这几行代码
时间: 2023-10-09 11:05:25 浏览: 45
下面是用C++复现给定的几行代码的示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <complex>
#include <vector>
#include <cmath>
const double PI = 3.14159265358979323846;
std::vector<std::complex<double>> fft(const std::vector<std::complex<double>>& x) {
int n = x.size();
if (n <= 1) {
return x;
}
std::vector<std::complex<double>> even(n / 2);
std::vector<std::complex<double>> odd(n / 2);
for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
even[i] = x[2 * i];
odd[i] = x[2 * i + 1];
}
std::vector<std::complex<double>> y_even = fft(even);
std::vector<std::complex<double>> y_odd = fft(odd);
std::vector<std::complex<double>> y(n);
for (int k = 0; k < n / 2; k++) {
std::complex<double> w = std::polar(1.0, -2 * PI * k / n) * y_odd[k];
y[k] = y_even[k] + w;
y[k + n / 2] = y_even[k] - w;
}
return y;
}
std::vector<std::complex<double>> ifft(const std::vector<std::complex<double>>& x) {
int n = x.size();
std::vector<std::complex<double>> y(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
y[i] = std::conj(x[i]);
}
y = fft(y);
for (int i = 0; i < n; i++) {
y[i] = std::conj(y[i]) / n;
}
return y;
}
int main() {
int M = 8; // 设置M的值
std::vector<std::complex<double>> xn = { /* 填充 xn 的值 */ };
std::vector<std::complex<double>> h = { /* 填充 h 的值 */ };
int i = 1; // 设置 i 的值
std::vector<std::complex<double>> x(xn.begin() + (i - 1) * M, xn.begin() + (i + 1) * M);
std::vector<std::complex<double>> H(h.size() + M, std::complex<double>(0.0, 0.0));
std::copy(h.begin(), h.end(), H.begin());
std::vector<std::complex<double>> X = fft(x);
std::vector<std::complex<double>> Y = fft(H);
std::vector<std::complex<double>> ol(x.size());
for (int i = 0; i < x.size(); i++) {
ol[i] = std::real(ifft(X[i] * Y[i]));
}
// 输出 ol 的结果
for (const auto& value : ol) {
std::cout << value << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
```
在上面的示例代码中,你需要填充 `xn` 和 `h` 的值,并设置 `M` 和 `i` 的值。然后,代码会计算FFT,并使用IFFT计算结果 `ol`。最后,输出 `ol` 的结果。
请注意,上述代码仅提供了关于FFT和IFFT的基本实现,实际使用时可能需要根据具体的需求进行调整和优化。