C语言实现FFT算法：高效二进制平摊置换技术

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0 下载量 191 浏览量 更新于2024-10-26 收藏 207KB RAR 举报
资源摘要信息: "FFT.zip文件包含了使用C语言实现的快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）的源代码。该FFT实现具有多项关键特性，其中包括使用二进制平摊反转置换技术以达到时间复杂度为O(NlogN)的效率。在该压缩文件中，可能包含了源代码文件、文档说明、示例程序以及其他相关辅助文件。" 知识点详细说明: 1. 快速傅里叶变换（FFT）概念: FFT是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换的算法。它在信号处理、图像处理、数据分析等领域有着广泛的应用。FFT算法能够将时间复杂度从传统DFT的O(N^2)降低到O(NlogN)，大大提高了计算效率。 2. 二进制平摊反转置换（Bit-Reversal Permutation）: 在FFT算法中，输入数据通常需要按照索引进行重排，使得原本顺序的数组变成按二进制倒序排列的形式。这个过程称为二进制平摊反转置换。它是FFT算法中预处理的一部分，对提高FFT算法效率至关重要。 3. 时间复杂度O(NlogN): 时间复杂度是指一个算法执行所需要的计算步骤数与问题规模之间的关系。O(NlogN)表示的是算法所需步骤数与数据规模N的对数成线性关系。在FFT算法中，通过合理的算法设计，使得乘法次数和加法次数都和NlogN成正比，从而实现了高效率的变换。 4. C语言实现FFT: C语言是一种广泛使用的编程语言，特别适合进行系统级编程和资源敏感型应用程序的开发。在实现FFT算法时，使用C语言能够提供较好的性能和较低的运行开销。该算法可能涉及到复数运算、循环控制、指针操作等高级编程技巧。 ***: 网站***是一个提供大量编程资源和文档下载的平台。用户可以在该网站上找到各种编程语言的源代码、工具、库以及其他开发资源。该平台上的资源通常由社区成员上传，经过审核后对外提供免费或付费下载。考虑到安全性和合规性，下载资源时应当注意资源的真实性和合法性。 6. FFT算法应用场景: FFT算法在多个领域有着重要应用。例如： - 数字信号处理中用于频谱分析和滤波器设计。 - 图像处理中用于快速计算图像的傅里叶变换，进行图像压缩、去噪等操作。 - 语音识别和音频信号处理，用于音频特征提取。 - 在雷达和无线通信领域，用于调制和解调信号。 7. 开发者使用资源时的注意事项: 当开发者使用FFT.zip这类资源时，应仔细阅读提供的文档和代码注释，了解代码结构和功能模块。此外，开发者还需确保代码的许可协议允许其在特定的项目中使用，并考虑代码的质量、安全性以及是否需要进行额外的维护工作。在商业项目中使用第三方代码时，还需注意版权和授权问题，以免引起法律纠纷。 综上所述，该FFT.zip压缩文件是一个实用的资源，能够帮助开发者在需要进行快速傅里叶变换的应用场景中，通过C语言高效地实现算法。使用这类资源时，开发者应当具备相应的技术背景知识，并注意代码的合法性和质量控制。

new-FFT.rar_fft_fft C#_site:www.pudn.com_基2fft_用MFC编程

2022-09-22 上传
标题中的"new-FFT.rar_fft_fft C#_site:www.pudn.com_基2fft_用MFC编程"暗示了这是一个关于C#语言实现的FFT算法，特别提到了基2的FFT方法，并且该程序是基于Microsoft Foundation Class Library（MFC）进行的编程。...

FFT.rar_Xilinx fft_fft vivado_site:www.pudn.com_vivado仿真_xilinx

2022-09-24 上传
标题中的“FFT.rar_Xilinx fft_fft vivado_site:www.pudn.com_vivado仿真_xilinx”揭示了这个压缩包文件与Xilinx公司的Vivado工具相关，它包含了一个快速傅里叶变换（FFT）的实现，适用于硬件平台。在Vivado环境下，...

fft.rar_fft ppt_fft图像_site:www.pudn.com_傅里叶变换_图像处理 PPT

2022-09-21 上传
"fft.rar_fft ppt_fft图像_site:www.pudn.com_傅里叶变换_图像处理 PPT"这个标题暗示了我们将会探讨的是一个关于傅里叶变换的PPT教程，该教程可能存储在一个名为"fft.rar"的压缩文件中，可以在网站www.pudn.com上...

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)。请给出详细注释

2023-05-24 上传
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...

np.fft.fft(audio_data) 转db

2023-06-02 上传
将 `np.fft.fft(audio_data)` 转换为 dB，可以使用以下代码： ```python import numpy as np def to_db(x): # 计算幅度谱 mag = np.abs(x) # 将幅度谱转换为分贝 db = 20 * np.log10(mag) return db ``` ...

import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)

2023-06-02 上传
shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst...

from ..dct_func import FFT_for_Period ImportError: attempted relative import with no known parent package

2023-10-14 上传
这个错误通常是由于相对导入时没有正确设置包路径导致的... FFT_for_Period.py other_module.py ``` 则您可以在other_module.py中使用以下导入语句： ```python from my_package.dct_func import FFT_for_Period ```

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
这段代码定义了一个名为BandedFourierLayer的类，继承自PyTorch的nn.Module类，用于实现基于傅里叶变换的卷积神经网络层。具体来说： 1. \_\_init\_\_函数中，初始化了该层的一些参数，包括输入输出通道数、带宽、...

详细解释以下Python代码：import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show()，并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

2023-06-06 上传
psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # 绘制时域图 plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::...

x = self.Stft(x, n_fft=self.n_fft, hop_length=self.hop_length, win_length=self.window_length, return_complex=False)[:, :-1, :, :]

2023-03-28 上传
The input `x` is first passed through the `Stft` method, which likely computes the STFT of the input signal using the specified parameters such as `n_fft`, `hop_length`, and `win_length`. The ...
JaniceLu
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