请通过一个完整的函数说明一下相位的计算，前提条件是已完成了FFT计算

当你已经使用FFT完成了一次信号的频域分析，并得到了一组包含幅度和相位信息的复数数组后，通常可以通过下面的Python示例来计算每个频率分量的相位：

import numpy as np

def calculate_phase(complex_array):
    # 假设complex_array是一个numpy数组，包含了复数形式的结果（如a + bi）
    N = len(complex_array)
    
    # 获取幅度和相位
    magnitude = np.abs(complex_array)   # 幅度是复数的模
    phase = np.angle(complex_array)     # 相位是复数的幅角（范围从0到2π）

    # 计算角度并将其调整到0到2π之间
    phase = np.unwrap(phase, discont=pi)  # pi是numpy.pi，unwrap会处理离散跳跃
    phase *= (180 / np.pi)               # 转换为度数

    return magnitude, phase

# 使用
fft_result = fft_your_signal()  # 假设这是你的FFT结果
magnitude, phase = calculate_phase(fft_result)

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请通过一个完整的函数说明一下相位的计算，前提条件是已完成了FFT计算，用C语言实现

在C语言中，当已经完成快速傅立叶变换(FFT)之后，计算每个频率点的相位通常涉及两个步骤：获取复数幅度并将其转换为角度。这里是一个简单的函数示例，假设我们有一个二维数组`fft_results`存储了FFT结果，其中每一行代表一个信号帧，每一列对应一个频率分量：

#include <math.h>

// 假设fft_results是一个复数类型的二维数组
typedef struct {
    double real;
    double imag;
} Complex;

// 定义一个函数来计算单个复数的相位
double phase_from_complex(Complex c) {
    double magnitude = sqrt(c.real * c.real + c.imag * c.imag);
    if (magnitude == 0.0) {
        return M_PI; // 防止除零错误，零值相位视为π
    }
    double angle_radians = atan2(c.imag, c.real);
    return angle_radians; // 返回角度（弧度）
}

// 计算整个信号帧的相位数组
void calculate_phases(double* fft_results[], int frame_size, int num_samples) {
    Complex* complex_data = (Complex*) fft_results[0]; // 假设所有帧数据类型相同
    double* phases = malloc(frame_size * sizeof(double)); // 创建存储相位的数组

    for (int i = 0; i < frame_size; i++) {
        Complex current_fft = {complex_data[i].real, complex_data[i].imag};
        double phase = phase_from_complex(current_fft);
        phases[i] = phase;
        
        // 如果需要，可以将角度转换为度数
        // double phase_degrees = degrees(phase); // 使用M_PI/180.0进行转换
    }

    // 执行其他处理，如相位可视化等
    // ...

    free(phases); // 别忘了释放内存
}

这个函数首先创建一个新数组`phases`来保存每个频率点的相位。然后遍历FFT结果，对每个复数分量应用`phase_from_complex`函数，并将结果存入`phases`数组。

注意，这个例子假设输入的`fft_results`已经被预处理过，例如使用库函数如FFTW提供的一维或二维实数到复数的FFT。实际应用中可能还需要根据具体的FFT库进行调整。