用fft函数实现chirp z变换的c代码

C语言中使用FFT函数实现Chirp Z变换的过程可能涉及一些预处理和后处理步骤，这里是一个简化版的示例代码，假设我们已经有一个Chirp信号的数组`signal`和对应的采样点数量`num_samples`。我们将使用标准的FFTW库（Fastest Fourier Transform in the West）来进行计算，因为它提供了高效的并行算法。注意这个例子是理论上的，实际应用中可能需要根据具体的Chirp信号参数进行调整。

#include <fftw3.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>

// 假设已知Chirp信号参数，如起始频率start_freq, 结束频率end_freq, 周期duration
double start_freq = ...;
double end_freq = ...;
double duration = ...;

// 计算Chirp信号的频率轴范围
double* freq_axis(num_samples) {
    double df = (end_freq - start_freq) / (num_samples - 1);
    double *freqs = malloc(sizeof(double) * num_samples);
    for(int i = 0; i < num_samples; ++i) {
        freqs[i] = start_freq + df * i;
    }
    return freqs;
}

void chirpz_transform(double* signal, int num_samples, double* freq_axis_data, fftw_complex* output_fft) {
    // 初始化FFTW计划
    fftw_plan plan = fftw_plan_dft_r2c_1d(num_samples, signal, output_fft, FFTW_ESTIMATE);

    // 执行变换
    fftw_execute(plan);

    // 现在output_fft包含了Chirp信号的复数频域表示

    // 后处理部分（根据Chirp的具体性质可能需要）
    // 在这里，可能需要对输出结果进行频率归一化或其他处理

    // 清理
    fftw_destroy_plan(plan);
}

int main() {
    double* signal = ...; // Chirp信号的时间序列
    int num_samples = ...;

    // 创建频率轴数组
    double* freq_axis_data = freq_axis(num_samples);

    // 分配内存用于存储结果
    fftw_complex* output_fft = (fftw_complex*)malloc(sizeof(fftw_complex) * num_samples);

    // 进行Chirp Z变换
    chirpz_transform(signal, num_samples, freq_axis_data, output_fft);

    // 使用结果
    // ...

    // 释放内存
    free(freq_axis_data);
    free(output_fft);

    return 0;
}

请注意，这段代码只是一个简化的版本，实际应用中你还需要确保正确地初始化FFTW，并可能需要根据你的需求对结果进行进一步处理，比如调整频率分辨率或进行频率域分析。同时，FFTW函数的使用需要遵循其文档中的指导，特别是关于内存分配和清理的部分。