for ( L=1;L<=8;L++ ) { /* for(1) */ b=1; i=L-1; while ( i>0 ) { b=b*2; i--; } /* b= 2^(L-1) */ for ( j=0;j<=b-1;j++ ) /* for (2) */ { p=1; i=8-L; while ( i>0 ) /* p=pow(2,7-L)*j; */ { p=p*2; i--; } p=p*j; for ( k=j;k<256;k=k+2*b ) /* for (3) */ { TR=dataR[k]; TI=dataI[k]; temp=dataR[k+b]; dataR[k]=dataR[k]+dataR[k+b]*cos_tab[p]+dataI[k+b]*sin_tab[p]; dataI[k]=dataI[k]-dataR[k+b]*sin_tab[p]+dataI[k+b]*cos_tab[p]; dataR[k+b]=TR-dataR[k+b]*cos_tab[p]-dataI[k+b]*sin_tab[p]; dataI[k+b]=TI+temp*sin_tab[p]-dataI[k+b]*cos_tab[p]; } /* END for (3) */ } /* END for (2) */ } /* END for (1) */
时间: 2024-04-07 12:28:12 浏览: 12
这段代码是一个基于蝶形算法实现的256点FFT程序,其中使用了预计算的正弦和余弦表,以加快计算速度。下面是代码的解释:
- 在第1个for循环中,循环8次,每次处理一组蝴蝶。
- 在第2个for循环中,循环次数为2^(L-1),其中L表示当前处理的蝴蝶组数,也就是第几层蝴蝶操作。在每层操作中,每个蝴蝶的跨度为2^(8-L),也就是说,第一层操作中,每个蝴蝶的跨度为128,第二层操作中,每个蝴蝶的跨度为64,以此类推。
- 在第3个for循环中,循环次数为256/(2*b),也就是每个蝴蝶组中蝴蝶的个数。在每个蝴蝶组中,第一个蝴蝶的下标为j,第二个蝴蝶的下标为j+b。
- 在for循环中,首先计算旋转因子p,p的值为j乘以2^(7-L),也就是蝴蝶组中第一个蝴蝶的下标,再乘以当前层的旋转因子。然后,对于每个蝴蝶组中的两个蝴蝶,都执行一次蝴蝶操作,即计算它们的加和和差,以及它们的乘积,其中加和和差的计算利用了预先计算的余弦和正弦表。
需要注意的是,该代码并没有给出预先计算的余弦和正弦表的定义和初始化,因此在实际应用中还需要补充这一部分的代码。
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写出下列代码的功能:#include "math.h" #define PI 3.1415926 #define SAMPLENUMBER 128 void InitForFFT(); void MakeWave(); void FFT(); int INPUT[SAMPLENUMBER],DATA[SAMPLENUMBER]; float fWaveR[SAMPLENUMBER],fWaveI[SAMPLENUMBER],w[SAMPLENUMBER]; float sin_tab[SAMPLENUMBER],cos_tab[SAMPLENUMBER]; main() { int i; InitForFFT(); MakeWave(); for ( i=0;i<SAMPLENUMBER;i++ ) { fWaveR[i]=INPUT[i]; fWaveI[i]=0.0f; w[i]=0.0f; } FFT(fWaveR,fWaveI); for ( i=0;i<SAMPLENUMBER;i++ ) { DATA[i]=w[i]; } while ( 1 ); // break point } void FFT(float dataR[SAMPLENUMBER],float dataI[SAMPLENUMBER]) { int x0,x1,x2,x3,x4,x5,x6,xx; int i,j,k,b,p,L; float TR,TI,temp; /********** following code invert sequence ************/ for ( i=0;i<SAMPLENUMBER;i++ ) { x0=x1=x2=x3=x4=x5=x6=0; x0=i&0x01; x1=(i/2)&0x01; x2=(i/4)&0x01; x3=(i/8)&0x01;x4=(i/16)&0x01; x5=(i/32)&0x01; x6=(i/64)&0x01; xx=x0*64+x1*32+x2*16+x3*8+x4*4+x5*2+x6; dataI[xx]=dataR[i]; } for ( i=0;i<SAMPLENUMBER;i++ ) { dataR[i]=dataI[i]; dataI[i]=0; } /************** following code FFT *******************/ for ( L=1;L<=7;L++ ) { /* for(1) */ b=1; i=L-1; while ( i>0 ) { b=b*2; i--; } /* b= 2^(L-1) */ for ( j=0;j<=b-1;j++ ) /* for (2) */ { p=1; i=7-L; while ( i>0 ) /* p=pow(2,7-L)*j; */ { p=p*2; i--; } p=p*j; for ( k=j;k<128;k=k+2*b ) /* for (3) */ { TR=dataR[k]; TI=dataI[k]; temp=dataR[k+b]; dataR[k]=dataR[k]+dataR[k+b]*cos_tab[p]+dataI[k+b]*sin_tab[p]; dataI[k]=dataI[k]-dataR[k+b]*sin_tab[p]+dataI[k+b]*cos_tab[p]; dataR[k+b]=TR-dataR[k+b]*cos_tab[p]-dataI[k+b]*sin_tab[p]; dataI[k+b]=TI+temp*sin_tab[p]-dataI[k+b]*cos_tab[p]; } /* END for (3) */ } /* END for (2) */ } /* END for (1) */ for ( i=0;i<SAMPLENUMBER/2;i++ ) { w[i]=sqrt(dataR[i]*dataR[i]+dataI[i]*dataI[i]); } } /* END FFT */ void InitForFFT() { int i; for ( i=0;i<SAMPLENUMBER;i++ ) { sin_tab[i]=sin(PI*2*i/SAMPLENUMBER); cos_tab[i]=cos(PI*2*i/SAMPLENUMBER); } } void MakeWave() { int i; for ( i=0;i<SAMPLENUMBER;i++ ) { INPUT[i]=sin(PI*2*i/SAMPLENUMBER*3)*1024; } }
这段代码实现了一个基于快速傅里叶变换(FFT)的信号处理功能。具体来说,它生成了一个长度为128的正弦波,然后对这个信号进行FFT,将结果存储在DATA数组中。在FFT函数中,首先进行了数列倒序(invert sequence),然后进行了迭代计算,最后计算了每个频率分量的幅度,存储在w数组中。整个过程中使用了一些预先计算好的正弦和余弦值,存储在sin_tab和cos_tab数组中。最终,程序进入一个死循环,等待用户中断程序执行。
提出l的元素l=[i for i in range(a,b+1)]
好的,您的问题是提取元素。根据您提供的信息,如果要提取l的元素,可以使用以下代码:
```python
l = [i for i in range(a, b+1)]
print(l)
```
其中,a和b是您给出的范围的起始和结束值。这个列表推导式将生成一个从a到b的整数列表,并将其存储在变量l中。最后,我们使用print语句来输出列表l的值。