连续傅里叶变换与快速傅里叶变换的C语言应用

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资源摘要信息:"FFT.rar_yxtoxy.c" 在这部分中，我们将详细介绍FFT（快速傅里叶变换）及其在信号分析领域的应用，以及C语言编写的相关程序。同时，将介绍文件中所包含的程序代码及其功能，提供深入理解该资源的知识点。 知识点一：傅里叶变换基础知识 傅里叶变换是一种在信号处理、图像处理等领域广泛使用的数学方法，用于将信号从时域转换到频域。其核心思想是任何连续的周期函数都可以通过不同频率的正弦波和余弦波的叠加来表示，这些正弦波和余弦波被称为信号的“频率成分”。 知识点二：连续傅里叶变换（Continuous Fourier Transform） 连续傅里叶变换是将一个连续时间信号转换为其频域表示的过程。数学上，对于一个连续的时间信号f(t)，其傅里叶变换F(ω)是一个复数函数，表示了频率域内各频率成分的幅度和相位信息。连续傅里叶变换及其逆变换公式如下： F(ω) = ∫ f(t)e^(-jωt)dt f(t) = (1/2π) ∫ F(ω)e^(jωt)dω 知识点三：快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT） 由于连续傅里叶变换在计算上非常耗时，尤其是当信号样本数量很大时，快速傅里叶变换应运而生。FFT是一种高效的计算离散傅里叶变换（DFT）及其实现的算法，减少了计算复杂度。常见的FFT算法有Cooley-Tukey算法、Split-Radix算法等。FFT的出现极大地促进了数字信号处理的发展和应用。 知识点四：FFT在信号分析中的应用 FFT在信号分析中的应用非常广泛，包括但不限于： 1. 频谱分析：通过FFT，我们可以得到信号的频谱，直观了解信号的频率成分。 2. 滤波器设计：在数字滤波器设计中，FFT可以用来分析和设计滤波器的频率响应。 3. 信号压缩和编码：FFT可以用于数据压缩技术中，提取信号重要特征，用于信号的压缩和编码。 4. 声音和图像处理：在声音和图像处理领域，FFT可用于声音信号的分析、图像的频域滤波和增强等。 知识点五：C语言编写的应用程序 C语言以其接近硬件级的控制能力和高效的运行效率，被广泛用于编写系统软件和应用程序，特别是在需要高性能计算的场合，如数字信号处理。C语言编写的FFT程序具有以下特点： 1. 可移植性：C语言编写的程序可以在不同的操作系统和硬件平台上编译和运行。 2. 效率高：由于C语言的高效性，编写出的FFT算法在处理大规模数据时表现出色。 3. 易于理解和维护：虽然C语言不具备面向对象编程的特性，但其语法简单，结构清晰，使得相关算法的实现和后续维护相对容易。 知识点六：文件名"FFT.rar_yxtoxy.c"含义 该文件名"FFT.rar_yxtoxy.c"中，FFT表示快速傅里叶变换，rar表示该文件可能被压缩为rar格式（需要注意的是，这里仅提供文件的格式名称，并不代表实际文件格式），yxtoxy可能是编写该FFT程序的开发者的名称或代码项目的名称。文件扩展名"c"表示这是一个用C语言编写的源代码文件。 通过以上知识点的详细解释，我们可以了解到FFT算法在信号处理中的重要性，以及如何用C语言高效地实现它。同时，我们也理解了如何通过文件名了解文件内容的大概范围，并对压缩文件的可能内容有所预期。这些信息对于进行信号处理及FFT算法研究的专业人士或学生来说，是非常有价值的。

Fft.rar_fft 并行_fft 并行 mpi_fft编程_并行 fft_并行FFT算法

2022-09-22 上传
标题"‘Fft.rar_fft 并行_fft 并行_mpi fft编程_并行 fft_并行FFT算法"暗示了这个压缩包包含的资源是关于傅里叶变换（FFT）的并行化实现，特别是使用MPI（Message Passing Interface）进行并行编程的实践代码。...

FFT.rar_16点FFT_32点FFT c代码_FFT 定点_FFT_32_八位定点FFT

2022-09-14 上传
在给定的"FFT.rar_16点FFT_32点FFT c代码_FFT 定点_FFT_32_八位定点FFT"资源中，包含了一些用于实现16点和32点的定点FFT的C语言代码。 定点FFT是指在固定精度的数值环境下进行的FFT计算，通常用于资源有限的嵌入式...

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、...

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 ``` ...

pmf-fft-acq.zip_fft伪码捕获_pmf_fft_acq_伪码 捕获_伪码捕获

2023-10-23 上传
pmf-fft-acq.zip_fft伪码捕获_pmf_fft_acq_伪码捕获_伪码捕获是一个文件，可能是一个代码文件或一组代码文件。根据文件名的含义推测，这个文件/代码可能涉及到频率域变换（FFT）和伪码捕获的相关操作。 频率域变换...

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...

python代码中，sf=np.fft.fftshift(fft_1)，如何根据sf返回fft_1

2024-04-25 上传
根据你提供的代码，sf=np.fft.fftshift(fft_1)是将fft_1进行傅里叶变换后再进行频谱平移操作，返回结果为sf。如果你想根据sf返回fft_1，可以使用np.fft.ifftshift(sf)函数进行逆平移操作，然后再使用np.fft.ifft函数...

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
接着，使用 librosa 库中的 `stft` 函数计算音频信号的 STFT，其中 `n_fft`、`win_length` 和 `hop_length` 分别表示 FFT 大小、窗口长度和帧移长度。最后，从 STFT 结果中提取幅度谱和相位谱，并将其转置后返回。 ...

解释这段代码：def test(args): if args.arcface: arcface = ArcMarginProduct(128, args.num_class, m=args.m, s=args.s) else: arcface = None clf_dataset = WavSTFTClassifierDataset(args.data_dir, args.sr, param['ID_factor']) test_clf_dataset = clf_dataset.get_dataset(n_mels=args.n_mels, n_fft=args.n_fft, hop_length=args.hop_length, win_length=args.win_length, power=args.power, dataset_type='test')

2023-03-20 上传
这段代码定义了一个名为test的函数，它接受一个参数args。如果args中包含一个名为...该数据集使用一些参数，如n_mels、n_fft、hop_length、win_length和power，以及一个dataset_type参数来指定数据集类型为'test'。
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