快速傅里叶变换C++

时间: 2023-09-02 19:10:34 浏览: 45
快速傅里叶变换(FFT)是一种用于将时域信号转换为频域信号的算法。在C语言中,可以使用FFT库或者自己实现FFT算法来进行快速傅里叶变换。 引用[1]中给出了一个C++类CFft1,其中包含了基于蝶形算法的快速傅里叶变换的实现。该类提供了fft和ifft两个函数,分别用于计算正向和逆向的FFT变换。此外,还提供了is_power_of_two函数用于判断一个数是否为2的幂,以及get_computation_layers函数用于计算FFT所需的计算层数。 引用[2]中给出了一个复数类Complex,用于支持复数运算。该类包含了复数的实部和虚部,并重载了加减乘运算符和求模运算。 在引用[3]中提到了递归法计算FFT的思想。对于长度为L=2N的信号序列,只需要计算2N-1个长度为2的离散傅里叶变换,就可以递归地计算出原序列共2N个点的DFT。 因此,如果你想在C语言中实现快速傅里叶变换,你可以使用引用[1]中提供的CFft1类,结合引用[2]中的复数类Complex来进行计算。同时,你可以根据引用[3]中的递归法思想来优化计算过程,减少计算的复杂度。
相关问题

opencv快速傅里叶变换c++

以下是使用OpenCV进行快速傅里叶变换的C++示例: ```cpp #include <opencv2/opencv.hpp> int main() { // 读取图像 cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 将图像尺寸调整为最优尺寸 int optimalSize = cv::getOptimalDFTSize(image.rows); cv::Mat padded; cv::copyMakeBorder(image, padded, 0, optimalSize - image.rows, 0, optimalSize - image.cols, cv::BORDER_CONSTANT, cv::Scalar::all(0)); // 创建一个与padded相同大小的复数数组 cv::Mat complexImage; cv::dft(padded, complexImage, cv::DFT_COMPLEX_OUTPUT); // 将复数数组分成实部和虚部 std::vector<cv::Mat> planes; cv::split(complexImage, planes); // 计算幅度谱 cv::Mat magnitude; cv::magnitude(planes[0], planes[1], magnitude); // 对数变换 magnitude += cv::Scalar::all(1); cv::log(magnitude, magnitude); // 归一化 cv::normalize(magnitude, magnitude, 0, 1, cv::NORM_MINMAX); // 显示结果 cv::imshow("Magnitude Spectrum", magnitude); cv::waitKey(0); return 0; } ```

快速傅里叶变换c++代码

以下是C++实现的快速傅里叶变换代码: ```c++ #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const double PI = acos(-1.0); struct Complex { double r, i; Complex(double r = 0, double i = 0) : r(r), i(i) {} Complex operator+(const Complex &rhs) const { return Complex(r + rhs.r, i + rhs.i); } Complex operator-(const Complex &rhs) const { return Complex(r - rhs.r, i - rhs.i); } Complex operator*(const Complex &rhs) const { return Complex(r * rhs.r - i * rhs.i, r * rhs.i + i * rhs.r); } }; void FFT(Complex *a, int n, int inv) { for (int i = 1, j = 0; i < n; ++i) { for (int s = n; j ^= s >>= 1, ~j & s;); if (i < j) swap(a[i], a[j]); } for (int m = 1; m < n; m <<= 1) { Complex wm(cos(PI / m), inv * sin(PI / m)); for (int i = 0; i < n; i += m << 1) { Complex w(1, 0); for (int j = 0; j < m; ++j, w = w * wm) { Complex x = a[i + j], y = w * a[i + j + m]; a[i + j] = x + y, a[i + j + m] = x - y; } } } if (inv == -1) { for (int i = 0; i < n; ++i) { a[i].r /= n; } } } const int N = 1 << 18; Complex a[N], b[N]; int main() { int n, m; scanf("%d%d", &n, &m); for (int i = 0; i <= n; ++i) { scanf("%lf", &a[i].r); } for (int i = 0; i <= m; ++i) { scanf("%lf", &b[i].r); } int len = 1; while (len <= n + m) len <<= 1; FFT(a, len, 1), FFT(b, len, 1); for (int i = 0; i < len; ++i) { a[i] = a[i] * b[i]; } FFT(a, len, -1); for (int i = 0; i <= n + m; ++i) { printf("%d ", (int)(a[i].r + 0.5)); } return 0;} ```

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