模拟cooley-tukeyFFT算法 - CSDN文库

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The basic step of the Cooley–Tukey FFT for general factorizations can be viewed as re-

interpreting a 1d DFT as something like a 2d DFT. The 1d input array of length"N"="N

1

N

2

"is

reinterpreted as a 2d"N

1

×N

2

"matrix stored in"column-major order. One performs smaller 1d DFTs

along the"N

2

"direction (the non-contiguous direction), then multiplies by phase factors (twiddle

factors), and finally performs 1d DFTs along the"N

1

"direction. The transposition step can be

performed in the middle, as shown here, or at the beginning or end. This is done recursively for the

smaller transforms.

上面的算法很有意思主要是可以通过计算 M*N 点的 FFT

这个算法有个极大的好处就是除了核心的 M 个 N 点 FFT 和 N 个 M 点的 FFT 可以用高效单元

实现

其他的数据搬移可以用 D MA 很好的优化,

而且计算的 FFT 核心点数很小，适合计算大规模 FFT 时候高速的 cache 优化

我用 matlab 做了实现供参考可以设置 M，N 就可以计算 M*N 点的 FFT

M=8;

N=4;

len=M*N;

w=exp(-2*pi*j/len);

inputaa=1:len;

for index1=1:N

for index2=1:M

W(index1,index2)=w^((index1-1)*(index2-1));

end

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