请写一个长度为1024的FFT C语言函数代码

以下是一个使用 C 语言实现的快速傅里叶变换（FFT）的代码，输入的数组长度为 1024。

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define PI 3.14159265358979323846
 
void fft(double *x, double *y, int n) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        y[i] = 0;
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            y[i] += x[j] * cos(2 * PI * j * i / n) + y[i] * sin(2 * PI * j * i / n);
        }
    }
}
 
int main() {
    int n = 1024;
    double x[n], y[n];
 
    // 输入数据
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%lf", &x[i]);
    }
 
    fft(x, y, n);
 
    // 输出结果
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%.2lf + %.2lfi\n", y[i], y[i]);
    }
    return 0;
}

需要注意，这是一个简单的复数值的 FFT 算法，如果要用于实际应用中，可能需要进行进一步的优化。

相关问题

1024 fft c语言

1024 fft是一种快速傅里叶变换算法，通常使用C语言来实现。快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）是一种用于将时域信号转换为频域信号的算法，它可以有效地计算离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT），减少了计算复杂度。

1024 fft的含义是将长度为1024的离散信号进行傅里叶变换。在C语言中，可以使用现成的库函数或自行编写FFT算法来实现这一过程。

对于C语言实现的1024 fft，步骤一般如下：

1. 获取输入信号：首先需要定义一个长度为1024的采样信号数组，可以是实时或预先录制的音频信号、图像信号等。

2. 窗函数处理：为了减小频谱泄漏，并使信号在频域上具有良好的性质，建议在FFT之前对信号进行窗函数处理。

3. 傅里叶变换：选择合适的FFT函数库或自行编写FFT算法来实现傅里叶变换。在C语言中，通常会使用库函数或开源的FFT算法库，如FFTW（Fastest Fourier Transform in the West）等。

4. 频谱分析与处理：获得变换后的频域信号，可以进行频谱分析、滤波、特征提取等操作。

5. 可视化或输出结果：将变换后的结果进行可视化展示，如绘制频谱图、幅度谱图等。也可以将结果保存到文件中，以便后续分析或处理。

通过以上步骤，就可以在C语言中实现1024 fft，用于将时域信号转换为频域信号，并进行相应的分析与处理。

C语言编写一个FFT函数，FFT长度为32768点

FFT（快速傅里叶变换）是一种高效的离散傅里叶变换算法，可以用于数字信号处理、图像处理等领域。下面是一个基于C语言编写的FFT函数，FFT长度为32768点。

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

#define PI 3.14159265358979323846

typedef struct {
    double real;
    double imag;
} complex;

void fft(complex *x, int n)
{
    int i, j, k;
    int n1, n2;
    double c, s, t1, t2;

    complex *p, *t, u;

    for (i = 0; i < n; i++) {
        j = 0;
        k = i;

        while (k < n) {
            j = (j << 1) | (k & 1);
            k >>= 1;
        }

        if (j < i) {
            u = x[i];
            x[i] = x[j];
            x[j] = u;
        }
    }

    for (i = 1; i < n; i <<= 1) {
        n1 = i << 1;
        n2 = n1 << 1;
        c = cos(PI / i);
        s = sin(PI / i);

        for (j = 0; j < n; j += n2) {
            p = x + j;
            t = p + n1;

            t1 = c * t->real + s * t->imag;
            t2 = c * t->imag - s * t->real;

            t->real = p->real - t1;
            t->imag = p->imag - t2;

            p->real += t1;
            p->imag += t2;

            for (k = 1; k < i; k++) {
                p += 1;
                t -= 1;

                t1 = c * t->real + s * t->imag;
                t2 = c * t->imag - s * t->real;

                t->real = p->real - t1;
                t->imag = p->imag - t2;

                p->real += t1;
                p->imag += t2;
            }
        }
    }
}

int main()
{
    int n = 32768;
    complex *x = (complex *)malloc(n * sizeof(complex));
    int i;

    for (i = 0; i < n; i++) {
        x[i].real = sin(2 * PI * i / n);
        x[i].imag = 0;
    }

    fft(x, n);

    for (i = 0; i < n; i++) {
        printf("%f + %fi\n", x[i].real, x[i].imag);
    }

    free(x);

    return 0;
}

在这个代码中，我们定义了一个复数结构体`complex`，包含实部和虚部。`fft`函数接收一个复数数组和数组的长度作为输入，然后利用快速傅里叶变换算法计算FFT，并将结果存储在输入数组中。在`main`函数中，我们生成一个长度为32768的正弦波信号，并将其作为输入传递给`fft`函数。最后我们打印输出FFT的结果。需要注意的是，由于FFT的结果是一个复数数组，因此我们需要打印出每个复数的实部和虚部。