C语言写一个DSP的FFT变换算法
时间: 2023-09-10 19:05:56 浏览: 33
### 回答1:
以下是一个简单的C语言实现FFT(快速傅里叶变换)算法的示例代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define PI 3.14159265358979323846
// 计算离散傅里叶变换(DFT)
void dft(double *in, double *out, int n)
{
int i, j;
double re, im;
for (i = 0; i < n; i++) {
re = 0.0;
im = 0.0;
for (j = 0; j < n; j++) {
double angle = 2.0 * PI * i * j / n;
re += in[j] * cos(angle);
im -= in[j] * sin(angle);
}
out[2 * i] = re;
out[2 * i + 1] = im;
}
}
// 计算FFT
void fft(double *in, double *out, int n)
{
if (n == 1) {
out[0] = in[0];
out[1] = 0.0;
} else {
int i;
double even[n/2], odd[n/2];
double even_fft[2*(n/2)], odd_fft[2*(n/2)];
for (i = 0; i < n/2; i++) {
even[i] = in[2*i];
odd[i] = in[2*i+1];
}
fft(even, even_fft, n/2);
fft(odd, odd_fft, n/2);
for (i = 0; i < n/2; i++) {
double angle = 2.0 * PI * i / n;
double re = cos(angle) * odd_fft[2*i] - sin(angle) * odd_fft[2*i+1];
double im = cos(angle) * odd_fft[2*i+1] + sin(angle) * odd_fft[2*i];
out[2*i] = even_fft[2*i] + re;
out[2*i+1] = even_fft[2*i+1] + im;
out[2*i+(n/2)*2] = even_fft[2*i] - re;
out[2*i+(n/2)*2+1] = even_fft[2*i+1] - im;
}
}
}
int main()
{
double in[] = {1.0, 0.0, -1.0, 0.0};
double out[8];
int n = sizeof(in) / sizeof(double);
printf("输入数据:\n");
for (int i = 0; i < n; i++) {
printf("%f + %fi\n", in[2*i], in[2*i+1]);
}
fft(in, out, n);
printf("傅里叶变换后数据:\n");
for (int i = 0; i < n; i++) {
printf("%f + %fi\n", out[2*i], out[2*i+1]);
}
return 0;
}
```
该示例代码中实现了两个函数,一个是计算离散傅里叶变换(DFT)的函数dft,另一个是计算FFT的函数fft。FFT是一种优化过
### 回答2:
C语言中可以使用库函数来实现FFT(快速傅里叶转换)算法,比如使用FFTW(The Fastest Fourier Transform in the West)库。
为了使用FFTW库,您需要引入相应的头文件,并链接FFTW库。以下是一个使用FFTW库进行FFT变换的简单示例代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <fftw3.h>
#define N 8
int main()
{
double in[N], out[N];
fftw_complex *out_cpx;
fftw_plan p;
// 初始化输入序列
in[0] = 1.0;
in[1] = 2.0;
in[2] = 3.0;
in[3] = 4.0;
in[4] = 5.0;
in[5] = 6.0;
in[6] = 7.0;
in[7] = 8.0;
// 分配输出序列内存
out_cpx = (fftw_complex*)fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
// 创建FFT变换计划
p = fftw_plan_dft_r2c_1d(N, in, out_cpx, FFTW_ESTIMATE);
// 执行FFT变换
fftw_execute(p);
// 输出结果
for (int i = 0; i < N; i++)
{
out[i] = out_cpx[i][0]; // 实部部分存储在0索引位置
printf("X[%d] = %f + %fj\n", i, out_cpx[i][0], out_cpx[i][1]);
}
// 释放内存
fftw_destroy_plan(p);
fftw_free(out_cpx);
return 0;
}
```
在这个示例代码中,首先定义了一个大小为N的输入序列in,然后分配了一个大小为N的复数数组out_cpx用于存储结果。接下来,我们创建了一个DFT(离散傅立叶变换)计划p,这里使用的是实数到复数(r2c)的变换。然后,通过fftw_execute函数执行变换并将结果存储在out_cpx数组中。最后,我们输出了变换结果。
以上是一个基本的使用FFTW库进行FFT计算的示例。如果需要更复杂或高性能的FFT实现,可以进一步研究FFTW库的文档,并根据需求进行调整。
### 回答3:
C语言中有一种常用的FFT变换算法,可以实现数字信号的频域分析和滤波等功能。下面是一个简单的C语言程序,实现了基于DIT(Decimation-In-Time)的FFT变换算法。
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define PI 3.14159265358979323846
typedef struct
{
double real;
double imag;
} Complex;
void fft(Complex* x, int N)
{
if(N <= 1)
return;
// 分离奇偶项
Complex* even = malloc(N/2 * sizeof(Complex));
Complex* odd = malloc(N/2 * sizeof(Complex));
for(int i = 0; i < N/2; i++)
{
even[i] = x[2*i];
odd[i] = x[2*i + 1];
}
// 递归计算奇偶项的FFT
fft(even, N/2);
fft(odd, N/2);
// 合并奇偶项的FFT
for(int k = 0; k < N/2; k++)
{
Complex t;
double omega = 2 * PI * k / N;
t.real = cos(omega) * odd[k].real + sin(omega) * odd[k].imag;
t.imag = cos(omega) * odd[k].imag - sin(omega) * odd[k].real;
x[k].real = even[k].real + t.real;
x[k].imag = even[k].imag + t.imag;
x[k + N/2].real = even[k].real - t.real;
x[k + N/2].imag = even[k].imag - t.imag;
}
free(even);
free(odd);
}
int main()
{
int N = 4; // 要进行FFT变换的序列长度
Complex x[N]; // 输入序列
// 初始化输入序列
x[0].real = 1;
x[0].imag = 0;
x[1].real = 2;
x[1].imag = 0;
x[2].real = 3;
x[2].imag = 0;
x[3].real = 4;
x[3].imag = 0;
// 调用FFT函数进行变换
fft(x, N);
// 输出变换结果
for(int i = 0; i < N; i++)
{
printf("[%d] %f + %fi\n", i, x[i].real, x[i].imag);
}
return 0;
}
```
这个程序通过递归调用fft函数,对输入的序列进行FFT变换。具体的过程是,首先将输入序列分为奇数项和偶数项,然后递归计算奇偶项的FFT变换。最后,按照FFT变换的公式,合并奇偶项的结果。最后的结果就得到了输入序列的FFT变换结果。
以上是一个简单的C语言程序,实现了基于DIT的FFT变换算法。实际应用中,还需要进行FFT结果的频谱分析、滤波等操作来实现DSP的功能。
相关推荐















