fft快速算法代码下载

FFT是快速傅里叶变换的缩写，是一种非常常用的算法，广泛用于数字信号处理、数字图像处理、声音处理等领域。很多人对于FFT算法感兴趣，想要学习或者使用这一算法，而其中最基本的一步，就是要求得FFT的代码，这样才能在自己的程序中进行调用。

目前，网上可以找到很多FFT算法的代码下载，一般来说，标准的FFT算法都是用C语言编写的，由于C语言具有高效、快速的特点，因此广受欢迎。除了常见的C语言FFT算法代码，还有一些其他语言的代码，比如MATLAB、Python等。

在下载FFT算法代码时，需要根据自己的需求选择合适的版本，比如要根据不同的信号类型选择不同的算法。此外，还需要注意代码的来源和版本，选择可靠的网站下载代码，并且仔细查看代码的注释和参数说明，以确保能够正确使用。

总体来说，FFT算法是很重要的一个信号处理算法，对于工程师和科学家来说都具有重要的意义，因此，在研究和使用FFT算法时，要注意代码的来源、版本和使用方法，以确保正确地使用FFT算法。

相关问题

c++ fft算法代码

以下是一个基于C语言的FFT算法代码示例：

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

#define PI 3.14159265358979323846

// 计算快速傅里叶变换
void fft(double *real, double *img, int n) {
    int i, j, k;
    double *xr, *xi, *yr, *yi, *tr, *ti;
    double ur, ui, sr, si, tr1, ti1, tr2, ti2;

    xr = (double *)malloc(n * sizeof(double));
    xi = (double *)malloc(n * sizeof(double));
    yr = (double *)malloc(n * sizeof(double));
    yi = (double *)malloc(n * sizeof(double));
    tr = (double *)malloc(n / 2 * sizeof(double));
    ti = (double *)malloc(n / 2 * sizeof(double));

    for (i = 0; i < n; i++) {
        xr[i] = real[i];
        xi[i] = img[i];
    }

    j = 0;
    for (i = 0; i < n - 1; i++) {
        if (i < j) {
            tr1 = xr[i];
            ti1 = xi[i];
            xr[i] = xr[j];
            xi[i] = xi[j];
            xr[j] = tr1;
            xi[j] = ti1;
        }
        k = n / 2;
        while (k <= j) {
            j -= k;
            k /= 2;
        }
        j += k;
    }

    for (i = 1; i < n; i *= 2) {
        ur = cos(PI / i);
        ui = sin(PI / i);
        sr = 1.0;
        si = 0.0;
        for (j = 0; j < i; j++) {
            tr[j] = ur * xr[j + i] - ui * xi[j + i];
            ti[j] = ui * xr[j + i] + ur * xi[j + i];
            xr[j + i] = xr[j] - tr[j];
            xi[j + i] = xi[j] - ti[j];
            xr[j] += tr[j];
            xi[j] += ti[j];
            tr1 = sr * ur - si * ui;
            ti1 = si * ur + sr * ui;
            sr = tr1;
            si = ti1;
        }
    }

    for (i = 0; i < n; i++) {
        real[i] = xr[i];
        img[i] = xi[i];
    }

    free(xr);
    free(xi);
    free(yr);
    free(yi);
    free(tr);
    free(ti);
}

int main() {
    int i, n;
    double *real, *img;

    printf("请输入数据点数：\n");
    scanf("%d", &n);

    real = (double *)malloc(n * sizeof(double));
    img = (double *)malloc(n * sizeof(double));

    printf("请输入实部和虚部：\n");
    for (i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%lf %lf", &real[i], &img[i]);
    }

    fft(real, img, n);

    printf("FFT结果为：\n");
    for (i = 0; i < n; i++) {
        printf("%lf + %lfi\n", real[i], img[i]);
    }

    free(real);
    free(img);

    return 0;
}

STM32F103 fft算法代码

当然，下面是一个基于STM32F103的FFT算法的示例代码：

#include "stm32f10x.h"
#include "arm_math.h"

#define FFT_SIZE 1024 // FFT窗口大小，必须是2的幂次方

uint32_t fftSize = FFT_SIZE;
uint32_t ifftFlag = 0;
uint32_t doBitReverse = 1;

float32_t fftInput[FFT_SIZE * 2]; // 输入数据数组，实部和虚部交替存储
float32_t fftOutput[FFT_SIZE]; // 输出结果数组

void fft(void)
{
  arm_cfft_radix4_instance_f32 fftInstance;
  
  // 初始化FFT实例
  arm_cfft_radix4_init_f32(&fftInstance, fftSize, ifftFlag, doBitReverse);
  
  // 执行FFT变换
  arm_cfft_radix4_f32(&fftInstance, fftInput);
  
  // 计算幅值
  arm_cmplx_mag_f32(fftInput, fftOutput, fftSize);
}

int main(void)
{
  // 初始化相关GPIO、时钟等
  
  // 假设有输入数据存储在inputData数组中
  
  // 将输入数据拷贝到fftInput数组中，注意实部和虚部交替存储
  for (int i = 0; i < fftSize; i++)
  {
    fftInput[i * 2] = inputData[i];
    fftInput[i * 2 + 1] = 0.0f;
  }
  
  // 执行FFT变换
  fft();
  
  // 处理输出数据，例如打印到串口或者进行其他操作
  
  while (1)
  {
    // 主循环
  }
}

这段代码使用了CMSIS-DSP库中的FFT函数来进行快速傅里叶变换。在使用之前，需要将CMSIS-DSP库添加到工程中，并根据实际情况初始化相关的外设和时钟。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可能需要根据具体的应用场景进行适当的修改和调整。希望对你有所帮助！如有其他问题，请随时提问。