Calculate the magnitude and phase of input frame using FFT IFFT C语言

计算输入帧的幅度和相位，可以通过FFT和IFFT在C语言中实现。

首先，需要使用FFT函数将输入信号转换为频域数据。可以使用C语言中的FFTW库来实现FFT操作。以下是一个使用FFTW库计算FFT的示例代码：

#include <fftw3.h>

void calculate_fft(double* input, fftw_complex* output, int n)
{
    fftw_plan plan = fftw_plan_dft_r2c_1d(n, input, output, FFTW_ESTIMATE);
    fftw_execute(plan);
    fftw_destroy_plan(plan);
}

在这个函数中，输入数据存储在一个double类型的数组中，长度为n。输出数据存储在一个fftw_complex类型的数组中，长度为n/2+1（因为FFT输出是对称的）。

接下来，可以计算输入信号的幅度和相位，通过以下代码实现：

#include <math.h>

void calculate_magnitude_phase(fftw_complex* input, double* magnitude, double* phase, int n)
{
    for (int i = 0; i < n/2+1; i++)
    {
        magnitude[i] = sqrt(input[i][0]*input[i][0] + input[i][1]*input[i][1]);
        phase[i] = atan2(input[i][1], input[i][0]);
    }
}

在这个函数中，输入数据存储在一个fftw_complex类型的数组中，长度为n/2+1。输出数据存储在两个double类型的数组中，分别是幅度和相位。

最后，可以使用IFFT函数将频域数据转换回时域数据，通过以下代码实现：

void calculate_ifft(fftw_complex* input, double* output, int n)
{
    fftw_plan plan = fftw_plan_dft_c2r_1d(n, input, output, FFTW_ESTIMATE);
    fftw_execute(plan);
    fftw_destroy_plan(plan);
    
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        output[i] /= n;
    }
}

在这个函数中，输入数据存储在一个fftw_complex类型的数组中，长度为n/2+1。输出数据存储在一个double类型的数组中，长度为n。

注意，使用FFT和IFFT计算幅度和相位的过程是一种常见的信号处理操作，但在实际应用中可能需要考虑更多的问题，例如加窗、功率谱密度等。因此，上述代码仅供参考，具体实现需要根据具体问题进行调整。