dftc代码(dfa代码)[20240502更新]
admin 发布:2024-05-02 22:55 115
本篇文章给大家谈谈dftc代码,以及dfa代码对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览:
请给我一份用C语言编辑的用于计算DFT的程序
#include stdio.h
#include stdlib.h
#include math.h
#include string.h
//#define MyE 2.7182818284590452354
//#define GET_ARRAY_LEN(array,len){len = (sizeof(array) / sizeof(array[0]));}
int main()
{
void fft();
int len,i; //len=N
printf("Input the size of the array: ");//设定数组大小
if (scanf("%d",len)==EOF)
return 0;
double arr[len];
printf("Input the arry elements:\n");
for (i=0;ilen;i++)
{
printf("[%d]: (for example: 5Enter)",i);
scanf("%lf",arr[i]);
}
// int len;//自定义长度
// GET_ARRAY_LEN(a,len);
// printf("%d\n",len);
printf("Result is :\n");
fft(arr,len);
return 0;
}
void fft(double a[],int lang)
{
int N;
int n,k;
N=lang;
double sumsin=0,sumcos=0;
for (k=0;kN;k++)
{
for (n=0;nN;n++)
{
sumcos=sumcos+cos(n*k*8*atan(1)/N)*a[n]; //8*atan(1)=2π
//printf("n=%d,sumcos=%.1lf",n,sumcos);
//printf("\n");
sumsin=sumsin+(-1)*sin(n*k*8*atan(1)/N)*a[n];
//printf("n=%d,sumcos=%.1lf",n,sumsin);
//printf("\n");
}
printf("x[%d]= %.1lf + %.1lfj",k,sumcos,sumsin);
sumcos=0;
sumsin=0;
printf("\n");
}
}
【请尊重我的劳动成果,若满意,请及时采纳~~谢谢!!】
求FFT的c语言程序
快速傅里叶变换 要用C++ 才行吧 你可以用MATLAB来实现更方便点啊
此FFT 是用VC6.0编写,由FFT.CPP;STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成,编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。测试结果如下:
输入文件:8.TXT 或手动输入
8 //N
1
2
3
4
5
6
7
8
输出结果为:或保存为TXT文件。(8OUT.TXT)
8
(36,0)
(-4,9.65685)
(-4,4)
(-4,1.65685)
(-4,0)
(-4,-1.65685)
(-4,-4)
(-4,-9.65685)
下面为FFT.CPP文件:
// FFT.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
#include "stdafx.h"
#include iostream
#include complex
#include bitset
#include vector
#include conio.h
#include string
#include fstream
using namespace std;
bool inputData(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //手工输入数据
void FFT(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //FFT变换
void display(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //显示结果
bool readDataFromFile(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //从文件中读取数据
bool saveResultToFile(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //保存结果至文件中
const double PI = 3.1415926;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
vectorcomplexdouble vecList; //有限长序列
unsigned long ulN = 0; //N
char chChoose = ' '; //功能选择
//功能循环
while(chChoose != 'Q' chChoose != 'q')
{
//显示选择项
cout "\nPlease chose a function" endl;
cout "\t1.Input data manually, press 'M':" endl;
cout "\t2.Read data from file, press 'F':" endl;
cout "\t3.Quit, press 'Q'" endl;
cout "Please chose:";
//输入选择
chChoose = getch();
//判断
switch(chChoose)
{
case 'm': //手工输入数据
case 'M':
if(inputData(ulN, vecList))
{
FFT(ulN, vecList);
display(ulN, vecList);
saveResultToFile(ulN, vecList);
}
break;
case 'f': //从文档读取数据
case 'F':
if(readDataFromFile(ulN, vecList))
{
FFT(ulN, vecList);
display(ulN, vecList);
saveResultToFile(ulN, vecList);
}
break;
}
}
return 0;
}
bool Is2Power(unsigned long ul) //判断是否是2的整数次幂
{
if(ul 2)
return false;
while( ul 1 )
{
if( ul % 2 )
return false;
ul /= 2;
}
return true;
}
bool inputData(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList)
{
//题目
cout "\n\n\n==============================Input Data===============================" endl;
//输入N
cout "\nInput N:";
cinulN;
if(!Is2Power(ulN)) //验证N的有效性
{
cout "N is invalid (N must like 2, 4, 8, .....), please retry." endl;
return false;
}
//输入各元素
vecList.clear(); //清空原有序列
complexdouble c;
for(unsigned long i = 0; i ulN; i++)
{
cout "Input x(" i "):";
cin c;
vecList.push_back(c);
}
return true;
}
bool readDataFromFile(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList) //从文件中读取数据
{
//题目
cout "\n\n\n===============Read Data From File==============" endl;
//输入文件名
string strfilename;
cout "Input filename:" ;
cin strfilename;
//打开文件
cout "open file " strfilename "......." endl;
ifstream loadfile;
loadfile.open(strfilename.c_str());
if(!loadfile)
{
cout "\tfailed" endl;
return false;
}
else
{
cout "\tsucceed" endl;
}
vecList.clear();
//读取N
loadfile ulN;
if(!loadfile)
{
cout "can't get N" endl;
return false;
}
else
{
cout "N = " ulN endl;
}
//读取元素
complexdouble c;
for(unsigned long i = 0; i ulN; i++)
{
loadfile c;
if(!loadfile)
{
cout "can't get enough infomation" endl;
return false;
}
else
cout "x(" i ") = " c endl;
vecList.push_back(c);
}
//关闭文件
loadfile.close();
return true;
}
bool saveResultToFile(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList) //保存结果至文件中
{
//询问是否需要将结果保存至文件
char chChoose = ' ';
cout "Do you want to save the result to file? (y/n):";
chChoose = _getch();
if(chChoose != 'y' chChoose != 'Y')
{
return true;
}
//输入文件名
string strfilename;
cout "\nInput file name:" ;
cin strfilename;
cout "Save result to file " strfilename "......" endl;
//打开文件
ofstream savefile(strfilename.c_str());
if(!savefile)
{
cout "can't open file" endl;
return false;
}
//写入N
savefile ulN endl;
//写入元素
for(vectorcomplexdouble ::iterator i = vecList.begin(); i vecList.end(); i++)
{
savefile *i endl;
}
//写入完毕
cout "save succeed." endl;
//关闭文件
savefile.close();
return true;
}
void FFT(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList)
{
//得到幂数
unsigned long ulPower = 0; //幂数
unsigned long ulN1 = ulN - 1;
while(ulN1 0)
{
ulPower++;
ulN1 /= 2;
}
//反序
bitsetsizeof(unsigned long) * 8 bsIndex; //二进制容器
unsigned long ulIndex; //反转后的序号
unsigned long ulK;
for(unsigned long p = 0; p ulN; p++)
{
ulIndex = 0;
ulK = 1;
bsIndex = bitsetsizeof(unsigned long) * 8(p);
for(unsigned long j = 0; j ulPower; j++)
{
ulIndex += bsIndex.test(ulPower - j - 1) ? ulK : 0;
ulK *= 2;
}
if(ulIndex p)
{
complexdouble c = vecList[p];
vecList[p] = vecList[ulIndex];
vecList[ulIndex] = c;
}
}
//计算旋转因子
vectorcomplexdouble vecW;
for(unsigned long i = 0; i ulN / 2; i++)
{
vecW.push_back(complexdouble(cos(2 * i * PI / ulN) , -1 * sin(2 * i * PI / ulN)));
}
for(unsigned long m = 0; m ulN / 2; m++)
{
cout "\nvW[" m "]=" vecW[m];
}
//计算FFT
unsigned long ulGroupLength = 1; //段的长度
unsigned long ulHalfLength = 0; //段长度的一半
unsigned long ulGroupCount = 0; //段的数量
complexdouble cw; //WH(x)
complexdouble c1; //G(x) + WH(x)
complexdouble c2; //G(x) - WH(x)
for(unsigned long b = 0; b ulPower; b++)
{
ulHalfLength = ulGroupLength;
ulGroupLength *= 2;
for(unsigned long j = 0; j ulN; j += ulGroupLength)
{
for(unsigned long k = 0; k ulHalfLength; k++)
{
cw = vecW[k * ulN / ulGroupLength] * vecList[j + k + ulHalfLength];
c1 = vecList[j + k] + cw;
c2 = vecList[j + k] - cw;
vecList[j + k] = c1;
vecList[j + k + ulHalfLength] = c2;
}
}
}
}
void display(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList)
{
cout "\n\n===========================Display The Result=========================" endl;
for(unsigned long d = 0; d ulN;d++)
{
cout "X(" d ")\t\t\t = " vecList[d] endl;
}
}
下面为STDAFX.H文件:
// stdafx.h : 标准系统包含文件的包含文件,
// 或是常用但不常更改的项目特定的包含文件
#pragma once
#include iostream
#include tchar.h
// TODO: 在此处引用程序要求的附加头文件
下面为STDAFX.CPP文件:
// stdafx.cpp : 只包括标准包含文件的源文件
// FFT.pch 将成为预编译头
// stdafx.obj 将包含预编译类型信息
#include "stdafx.h"
// TODO: 在 STDAFX.H 中
//引用任何所需的附加头文件,而不是在此文件中引用
基于FFT的算法优化 要C语言完整程序(利用旋转因子的性质),有的请留言,答谢!!!(有核心代码,望指教
实现(C描述)
#include stdio.h
#include math.h
#include stdlib.h
//#include "complex.h"
// --------------------------------------------------------------------------
#define N 8 //64
#define M 3 //6 //2^m=N
#define PI 3.1415926
// --------------------------------------------------------------------------
float twiddle[N/2] = {1.0, 0.707, 0.0, -0.707};
float x_r[N] = {1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0};
float x_i[N]; //N=8
/*
float twiddle[N/2] = {1, 0.9951, 0.9808, 0.9570, 0.9239, 0.8820, 0.8317, 0.7733,
0.7075, 0.6349, 0.5561, 0.4721, 0.3835, 0.2912, 0.1961, 0.0991,
0.0000,-0.0991,-0.1961,-0.2912,-0.3835,-0.4721,-0.5561,-0.6349,
-0.7075,-0.7733, 0.8317,-0.8820,-0.9239,-0.9570,-0.9808,-0.9951}; //N=64
float x_r[N]={1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
1,1,1,1,1,1,1,1,
0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,};
float x_i[N];
*/
FILE *fp;
// ----------------------------------- func -----------------------------------
/**
* 初始化输出虚部
*/
static void fft_init( void )
{
int i;
for(i=0; iN; i++) x_i[i] = 0.0;
}
/**
* 反转算法.将时域信号重新排序.
* 这个算法有改进的空间
*/
static void bitrev( void )
{
int p=1, q, i;
int bit_rev[ N ]; //
float xx_r[ N ]; //
bit_rev[ 0 ] = 0;
while( p N )
{
for(q=0; qp; q++)
{
bit_rev[ q ] = bit_rev[ q ] * 2;
bit_rev[ q + p ] = bit_rev[ q ] + 1;
}
p *= 2;
}
for(i=0; iN; i++) xx_r[ i ] = x_r[ i ];
for(i=0; iN; i++) x_r[i] = xx_r[ bit_rev[i] ];
}
/* ------------ add by sshc625 ------------ */
static void bitrev2( void )
{
return ;
}
/* */
void display( void )
{
printf("\n\n");
int i;
for(i=0; iN; i++)
printf("%f\t%f\n", x_r[i], x_i[i]);
}
/**
*
*/
void fft1( void )
{ fp = fopen("log1.txt", "a+");
int L, i, b, j, p, k, tx1, tx2;
float TR, TI, temp; // 临时变量
float tw1, tw2;
/* 深M. 对层进行循环. L为当前层, 总层数为M. */
for(L=1; L=M; L++)
{
fprintf(fp,"----------Layer=%d----------\n", L);
/* b的意义非常重大,b表示当前层的颗粒具有的输入样本点数 */
b = 1;
i = L - 1;
while(i 0)
{
b *= 2;
i--;
}
// -------------- 是否外层对颗粒循环, 内层对样本点循环逻辑性更强一些呢! --------------
/*
* outter对参与DFT的样本点进行循环
* L=1, 循环了1次(4个颗粒, 每个颗粒2个样本点)
* L=2, 循环了2次(2个颗粒, 每个颗粒4个样本点)
* L=3, 循环了4次(1个颗粒, 每个颗粒8个样本点)
*/
for(j=0; jb; j++)
{
/* 求旋转因子tw1 */
p = 1;
i = M - L; // M是为总层数, L为当前层.
while(i 0)
{
p = p*2;
i--;
}
p = p * j;
tx1 = p % N;
tx2 = tx1 + 3*N/4;
tx2 = tx2 % N;
// tw1是cos部分, 实部; tw2是sin部分, 虚数部分.
tw1 = ( tx1=N/2)? -twiddle[tx1-N/2] : twiddle[ tx1 ];
tw2 = ( tx2=N/2)? -twiddle[tx2-(N/2)] : twiddle[tx2];
/*
* inner对颗粒进行循环
* L=1, 循环了4次(4个颗粒, 每个颗粒2个输入)
* L=2, 循环了2次(2个颗粒, 每个颗粒4个输入)
* L=3, 循环了1次(1个颗粒, 每个颗粒8个输入)
*/
for(k=j; kN; k=k+2*b)
{
TR = x_r[k]; // TR就是A, x_r[k+b]就是B.
TI = x_i[k];
temp = x_r[k+b];
/*
* 如果复习一下 (a+j*b)(c+j*d)两个复数相乘后的实部虚部分别是什么
* 就能理解为什么会如下运算了, 只有在L=1时候输入才是实数, 之后层的
* 输入都是复数, 为了让所有的层的输入都是复数, 我们只好让L=1时候的
* 输入虚部为0
* x_i[k+b]*tw2是两个虚数相乘
*/
fprintf(fp, "tw1=%f, tw2=%f\n", tw1, tw2);
x_r[k] = TR + x_r[k+b]*tw1 + x_i[k+b]*tw2;
x_i[k] = TI - x_r[k+b]*tw2 + x_i[k+b]*tw1;
x_r[k+b] = TR - x_r[k+b]*tw1 - x_i[k+b]*tw2;
x_i[k+b] = TI + temp*tw2 - x_i[k+b]*tw1;
fprintf(fp, "k=%d, x_r[k]=%f, x_i[k]=%f\n", k, x_r[k], x_i[k]);
fprintf(fp, "k=%d, x_r[k]=%f, x_i[k]=%f\n", k+b, x_r[k+b], x_i[k+b]);
} //
} //
} //
}
/**
* ------------ add by sshc625 ------------
* 该实现的流程为
* for( Layer )
* for( Granule )
* for( Sample )
*
*
*
*
*/
void fft2( void )
{ fp = fopen("log2.txt", "a+");
int cur_layer, gr_num, i, k, p;
float tmp_real, tmp_imag, temp; // 临时变量, 记录实部
float tw1, tw2;// 旋转因子,tw1为旋转因子的实部cos部分, tw2为旋转因子的虚部sin部分.
int step; // 步进
int sample_num; // 颗粒的样本总数(各层不同, 因为各层颗粒的输入不同)
/* 对层循环 */
for(cur_layer=1; cur_layer=M; cur_layer++)
{
/* 求当前层拥有多少个颗粒(gr_num) */
gr_num = 1;
i = M - cur_layer;
while(i 0)
{
i--;
gr_num *= 2;
}
/* 每个颗粒的输入样本数N' */
sample_num = (int)pow(2, cur_layer);
/* 步进. 步进是N'/2 */
step = sample_num/2;
/* */
k = 0;
/* 对颗粒进行循环 */
for(i=0; igr_num; i++)
{
/*
* 对样本点进行循环, 注意上限和步进
*/
for(p=0; psample_num/2; p++)
{
// 旋转因子, 需要优化...
tw1 = cos(2*PI*p/pow(2, cur_layer));
tw2 = -sin(2*PI*p/pow(2, cur_layer));
tmp_real = x_r[k+p];
tmp_imag = x_i[k+p];
temp = x_r[k+p+step];
/*(tw1+jtw2)(x_r[k]+jx_i[k])
*
* real : tw1*x_r[k] - tw2*x_i[k]
* imag : tw1*x_i[k] + tw2*x_r[k]
* 我想不抽象出一个
* typedef struct {
* double real; // 实部
* double imag; // 虚部
* } complex; 以及针对complex的操作
* 来简化复数运算是否是因为效率上的考虑!
*/
/* 蝶形算法 */
x_r[k+p] = tmp_real + ( tw1*x_r[k+p+step] - tw2*x_i[k+p+step] );
x_i[k+p] = tmp_imag + ( tw2*x_r[k+p+step] + tw1*x_i[k+p+step] );
/* X[k] = A(k)+WB(k)
* X[k+N/2] = A(k)-WB(k) 的性质可以优化这里*/
// 旋转因子, 需要优化...
tw1 = cos(2*PI*(p+step)/pow(2, cur_layer));
tw2 = -sin(2*PI*(p+step)/pow(2, cur_layer));
x_r[k+p+step] = tmp_real + ( tw1*temp - tw2*x_i[k+p+step] );
x_i[k+p+step] = tmp_imag + ( tw2*temp + tw1*x_i[k+p+step] );
printf("k=%d, x_r[k]=%f, x_i[k]=%f\n", k+p, x_r[k+p], x_i[k+p]);
printf("k=%d, x_r[k]=%f, x_i[k]=%f\n", k+p+step, x_r[k+p+step], x_i[k+p+step]);
}
/* 开跳!:) */
k += 2*step;
}
}
}
/*
* 后记:
* 究竟是颗粒在外层循环还是样本输入在外层, 好象也差不多, 复杂度完全一样.
* 但以我资质愚钝花费了不少时间才弄明白这数十行代码.
* 从中我发现一个于我非常有帮助的教训, 很久以前我写过一部分算法, 其中绝大多数都是递归.
* 将数据量减少, 减少再减少, 用归纳的方式来找出数据量加大代码的规律
* 比如FFT
* 1. 先写死LayerI的代码; 然后再把LayerI的输出作为LayerII的输入, 又写死代码; ......
* 大约3层就可以统计出规律来. 这和递归也是一样, 先写死一两层, 自然就出来了!
* 2. 有的功能可以写伪代码, 不急于求出结果, 降低复杂性, 把逻辑结果定出来后再添加.
* 比如旋转因子就可以写死, 就写1.0. 流程出来后再写旋转因子.
* 寥寥数语, 我可真是流了不少汗! Happy!
*/
void dft( void )
{
int i, n, k, tx1, tx2;
float tw1,tw2;
float xx_r[N],xx_i[N];
/*
* clear any data in Real and Imaginary result arrays prior to DFT
*/
for(k=0; k=N-1; k++)
xx_r[k] = xx_i[k] = x_i[k] = 0.0;
// caculate the DFT
for(k=0; k=(N-1); k++)
{
for(n=0; n=(N-1); n++)
{
tx1 = (n*k);
tx2 = tx1+(3*N)/4;
tx1 = tx1%(N);
tx2 = tx2%(N);
if(tx1 = (N/2))
tw1 = -twiddle[tx1-(N/2)];
else
tw1 = twiddle[tx1];
if(tx2 = (N/2))
tw2 = -twiddle[tx2-(N/2)];
else
tw2 = twiddle[tx2];
xx_r[k] = xx_r[k]+x_r[n]*tw1;
xx_i[k] = xx_i[k]+x_r[n]*tw2;
}
xx_i[k] = -xx_i[k];
}
// display
for(i=0; iN; i++)
printf("%f\t%f\n", xx_r[i], xx_i[i]);
}
// ---------------------------------------------------------------------------
int main( void )
{
fft_init( );
bitrev( );
// bitrev2( );
//fft1( );
fft2( );
display( );
system( "pause" );
// dft();
return 1;
}
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dftc代码的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于dfa代码、dftc代码的信息别忘了在本站进行查找喔。
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