FFT转换模拟与仿真程序FFT.CPP解析

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0 下载量 108 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 924B RAR 举报
资源摘要信息:"FFT的转换模拟程序,可用于仿真FFT的结果" 知识点一:快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT) 快速傅里叶变换是一种高效计算一维或多维离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)及其逆变换的算法。其核心思想在于将长序列的DFT分解为短序列的DFT进行计算,大大减少了乘法和加法的次数,从而提高了计算效率。FFT算法相较于直接计算DFT的方法,在相同计算量的情况下,能够处理更长的数据序列。FFT在数字信号处理、图像处理、音频分析等领域有广泛应用。 知识点二:离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT) 离散傅里叶变换是将时域离散信号转换为频域离散信号的一种数学变换。它能够将一个复数序列与另一个复数序列通过乘以旋转因子并进行累加的方式相互转换。DFT通常用于分析信号的频率成分,通过将时域信号分解为一系列频率分量来实现。DFT在信号处理中是一个基础而重要的概念,是数字信号处理中的核心技术之一。 知识点三:C语言编程实践 在标题中提到的"FFT.rar_C"表示该FFT模拟程序是使用C语言编写的。C语言是一种广泛使用的高级编程语言,具有高效、灵活、功能丰富等特点。在该程序中,开发者可能使用了C语言的数组、循环、条件语句等基本结构来实现FFT算法。C语言程序的编写和调试是计算机科学和软件开发的基本技能。 知识点四:仿真技术 仿真技术是指利用计算机模拟实际系统的运行过程,用于研究和分析系统行为的一种技术。在描述中提到的“可用于仿真FFT的结果”,意味着该FFT程序不仅能计算FFT,还能对FFT算法的结果进行模拟展示,帮助用户更好地理解FFT的工作原理和效果。仿真技术在工程设计、科学研究、教育训练等多个领域有着重要应用。 知识点五:文件格式和命名规则 文件扩展名CPP表示该文件是C++源代码文件。C++是C语言的超集,它继承了C语言的大部分特性,并在此基础上增加面向对象编程、模板编程等新特性。在文件名列表中只出现了FFT.CPP一个文件名,这可能意味着该程序是由C++语言编写的单个文件项目,或者是源代码文件的一个组件。在实际的软件开发中,文件的命名和组织结构是项目管理的重要方面,良好的命名规则有助于代码的阅读和维护。 以上知识点总结了FFT算法的基本概念、C语言编程在FFT中的应用、仿真技术在FFT结果分析中的作用以及软件开发中文件命名和组织的基本规则。这些内容对于理解和应用FFT算法在实际问题中的解决方案至关重要。

请详细解释以下代码:class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

2023-05-17 上传

下面给出一段代码:class AudioDataset(Dataset): def __init__(self, train_data): self.train_data = train_data self.n_frames = 128 def pad_zero(self, input, length): input_shape = input.shape if input_shape[0] >= length: return input[:length] if len(input_shape) == 1: return np.append(input, [0] * (length - input_shape[0]), axis=0) if len(input_shape) == 2: return np.append(input, [[0] * input_shape[1]] * (length - input_shape[0]), axis=0) def __getitem__(self, index): t_r = self.train_data[index] clean_file = t_r[0] noise_file = t_r[1] wav_noise_magnitude, wav_noise_phase = self.extract_fft(noise_file) start_index = len(wav_noise_phase) - self.n_frames + 1 if start_index < 1: start_index = 1 else: start_index = np.random.randint(start_index) sub_noise_magnitude = self.pad_zero(wav_noise_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) wav_clean_magnitude, wav_clean_phase = self.extract_fft(clean_file) sub_clean_magnitude = self.pad_zero(wav_clean_magnitude[start_index:start_index + self.n_frames], self.n_frames) b_data = {'input_clean_magnitude': sub_clean_magnitude, 'input_noise_magnitude': sub_noise_magnitude} return b_data def extract_fft(self, wav_path): audio_samples = librosa.load(wav_path, sr=16000)[0] stft_result = librosa.stft(audio_samples, n_fft=n_fft, win_length=win_length, hop_length=hop_length, center=True) stft_magnitude = np.abs(stft_result).T stft_phase = np.angle(stft_result).T return stft_magnitude, stft_phase def __len__(self): return len(self.train_data)。请给出详细解释和注释

2023-05-24 上传