arm_status arm_rfft_init_f32( arm_rfft_instance_f32 * S, arm_cfft_radix4_instance_f32 * S_CFFT, uint32_t fftLenReal, uint32_t ifftFlagR, uint32_t bitReverseFlag);参数有这些

时间: 2024-03-29 16:35:53 浏览: 102
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可以用于arm的fft算法

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这是一个函数的参数列表，其中： - `arm_rfft_instance_f32 * S` 是一个指向 `arm_rfft_instance_f32` 结构体的指针，用于存储实数 FFT 运算的状态信息； - `arm_cfft_radix4_instance_f32 * S_CFFT` 是一个指向 `arm_cfft_radix4_instance_f32` 结构体的指针，用于存储复数 FFT 运算的状态信息； - `uint32_t fftLenReal` 是实数 FFT 运算的长度； - `uint32_t ifftFlagR` 表示是否执行实数 IFFT 运算； - `uint32_t bitReverseFlag` 表示是否需要按位倒置输出结果。 该函数的作用是初始化实数 FFT 运算所需的状态信息。
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arm_rfft_instance_f32 rfft; arm_rfft_init_f32(&rfft, N, 0, 1); arm_rfft_f32(&rfft, complex_sig, original_sig); // 转换为速度信号 for (int i = 0; i < N; ++i) { original_sig[i] /= (2 * ARM_PI * (i == 0 ? 1 : jw_list[i])); original_sig[i] *= 1000; // m到mm的量纲转换 original_sig[i] *= dt; // 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt } // 去趋势 float mean; arm_mean_f32(original_sig, N, &mean); arm_offset_f32(original_sig, -mean, original_sig, N); // 输出结果 for (int i = 0; i < N; ++i) { printf("%f\n", original_sig[i]); } return 0; }将这段代码中的arm_rfft_f32改为arm_rfft_fast_f32，整个代码怎修改

3. 初始化 arm_rfft_instance_f32 结构体，并调用 arm_rfft_init_f32() 函数进行初始化。 4. 修改代码中的参数，以适应 arm_rfft_fast_f32() 函数的参数要求。 其他部分的代码保持不变。

float THD,V[5]; u32 VMaxIndex; void CalcTHD(float *dat) { arm_mult_f32(dat,(float *)flatTop1024_TAB,fft_inputbuf,ADC_Buffer_Size); //int i; //for(i=0;i<ADC_Buffer_Size;i++) //{ // fft_inputbuf[i]=dat[i]*flatTop1024_TAB[i]; //} arm_rfft_fast_f32_app(fft_inputbuf); //计算峰峰值 fft_inputbuf[0] = 0;//用于去除直流分量 arm_max_f32(fft_inputbuf,ADC_Buffer_Size/2,V+0,&VMaxIndex);//进行傅里叶变换 if(VMaxIndex<20){ THD=-1; return; }else if(VMaxIndex>102){ THD=-3; return; } V[1]=findMax(fft_inputbuf+VMaxIndex*2-2,fft_inputbuf+VMaxIndex*2+3); V[2]=findMax(fft_inputbuf+VMaxIndex*3-2,fft_inputbuf+VMaxIndex*3+3); V[3]=findMax(fft_inputbuf+VMaxIndex*4-2,fft_inputbuf+VMaxIndex*4+3); V[4]=findMax(fft_inputbuf+VMaxIndex*5-2,fft_inputbuf+VMaxIndex*5+3); THD=sqrtf(V[1]*V[1]+V[2]*V[2]+V[3]*V[3]+V[4]*V[4])/V[0]; }

5. 调用arm_rfft_fast_f32_app函数对fft_inputbuf数组进行快速傅里叶变换。 6. 将fft_inputbuf数组中的第一个元素置为0，用于去除直流分量。 7. 使用arm_max_f32函数找到fft_inputbuf数组中的最大值，并将最大值存储...

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A = torch.fft.rfft(a_full, onesided=False, normalized=False) TypeError: fft_rfft() got an unexpected keyword argument 'onesided'

具体来说，torch.fft.rfft 函数没有接受到参数 'onesided'。这是因为在PyTorch的某些版本中，rfft 函数的参数名可能不同。 正确的参数名应该是 n，它可以接受一个整数来指定输入数据的大小。如果你想要进行...

请详细解释以下代码：class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

1. \_\_init\_\_函数中，初始化了该层的一些参数，包括输入输出通道数、带宽、频带数量和信号长度等。其中，self.num_freqs表示每个频带的频率数量，self.start和self.end表示当前频带在总的频率范围内的起始和结束...

from scipy import signal import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS' original_sig = np.loadtxt("resources/unbalanced.txt") original_sig -= np.mean(original_sig) N = len(original_sig) pi = np.pi f2_jw = np.fft.fft(original_sig) f2_jw = np.fft.fftshift(f2_jw) jw_list = [complex(0, 1) * 2 * pi / N * item for item in np.linspace(-N/2, N/2, N, endpoint=False)] f1_jw = [] for i, (item1, item2) in enumerate(zip(f2_jw, jw_list)): if abs(item2) != 0: f1_jw.append(item1/item2) else: f1_jw.append(complex(0, 0)) f1_jw = np.array(f1_jw) * 1000 # m到mm的量纲转换 f1_jw = np.fft.ifftshift(f1_jw) vel_sig = np.fft.ifft(f1_jw).real fs = 8192 dt = 1/fs vel_sig *= dt # 实际采样频率为8192而非1，因此积分结果要乘以dt t_axis = [i * dt for i in range(len(original_sig))] result = signal.detrend(vel_sig) plt.figure(figsize=(12, 3)) plt.subplot(121) plt.plot(t_axis, vel_sig, label="频域积分计算得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.subplot(122) plt.plot(t_axis, result, label="频域积分后去趋势得到的速度信号") plt.legend(loc="upper right") plt.show()将这段代码使用C语言进行编写，原始样本长度为512，为实数，在进行FFT处理之前，原始样本以一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0，FFT函数调用DSP库中的arm_cfft_f32函数

根据您提供的Python代码，我编写了相应的C语言代码，其中使用arm_cfft_f32函数进行FFT计算，并使用arm_rfft_f32函数进行实数FFT计算。同时，由于原始样本以一维数组表示复数，实部与虚部交替存在，虚部全部设置为0，...

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