快速傅里叶变换代码（快速傅里叶变换公式）

今天给各位分享快速傅里叶变换代码的知识，其中也会对快速傅里叶变换公式进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、关于matlab的傅里叶变换的代码求解释
• 2、怎样用C语言实现FFT算法啊？
• 3、如何在MATLAB里实现信号的快速傅里叶变换FFT

关于matlab的傅里叶变换的代码求解释

这段函数应该是一个做信号分析的GUI里的一个功能吧。

这段代码是要干啥？对应的按钮上有文字说明么。

感觉是观察一段离散信号经过DFT后的功率谱密度。

y=fft(x,xlength);

这个是快速傅里叶变换，也就是对信号x做DFT

Pyy =y.*conj(y)/xlength;

这个是信号x的功率谱，也就是频谱y的幅值平方除以信号长度

至于为什么只看一半我就不知道了

怎样用C语言实现FFT算法啊？

1、二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下：

先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。相应的伪代码如下所示：

for (int i=0; iM; i++)

FFT_1D(ROW[i]，N);

for (int j=0; jN; j++)

FFT_1D(COL[j]，M);

其中，ROW[i]表示矩阵的第i行。注意这只是一个简单的记法，并不能完全照抄。还需要通过一些语句来生成各行的数据。同理，COL[i]是对矩阵的第i列的一种简单表示方法。

所以，关键是一维FFT算法的实现。

2、例程：

#include stdio.h

#include math.h

#include stdlib.h

#define N 1000

/*定义复数类型*/

typedef struct{

double real;

double img;

}complex;

complex x[N], *W; /*输入序列,变换核*/

int size_x=0;      /*输入序列的大小，在本程序中仅限2的次幂*/

double PI;         /*圆周率*/

void fft();     /*快速傅里叶变换*/

void initW();   /*初始化变换核*/

void change(); /*变址*/

void add(complex ,complex ,complex *); /*复数加法*/

void mul(complex ,complex ,complex *); /*复数乘法*/

void sub(complex ,complex ,complex *); /*复数减法*/

void output();

int main(){

int i;                             /*输出结果*/

system("cls");

PI=atan(1)*4;

printf("Please input the size of x:\n");

scanf("%d",size_x);

printf("Please input the data in x[N]:\n");

for(i=0;isize_x;i++)

   scanf("%lf%lf",x[i].real,x[i].img);

initW();

fft();

output();

return 0;

}

/*快速傅里叶变换*/

void fft(){

int i=0,j=0,k=0,l=0;

complex up,down,product;

change();

for(i=0;i log(size_x)/log(2) ;i++){   /*一级蝶形运算*/

   l=1i;

   for(j=0;jsize_x;j+= 2*l ){             /*一组蝶形运算*/

    for(k=0;kl;k++){        /*一个蝶形运算*/

      mul(x[j+k+l],W[size_x*k/2/l],product);

      add(x[j+k],product,up);

      sub(x[j+k],product,down);

      x[j+k]=up;

      x[j+k+l]=down;

    }

   }

}

}

/*初始化变换核*/

void initW(){

int i;

W=(complex *)malloc(sizeof(complex) * size_x);

for(i=0;isize_x;i++){

   W[i].real=cos(2*PI/size_x*i);

   W[i].img=-1*sin(2*PI/size_x*i);

}

}

/*变址计算，将x(n)码位倒置*/

void change(){

complex temp;

unsigned short i=0,j=0,k=0;

double t;

for(i=0;isize_x;i++){

   k=i;j=0;

   t=(log(size_x)/log(2));

   while( (t--)0 ){

    j=j1;

    j|=(k  1);

    k=k1;

   }

   if(ji){

    temp=x[i];

    x[i]=x[j];

    x[j]=temp;

   }

}

}

/*输出傅里叶变换的结果*/

void output(){

int i;

printf("The result are as follows\n");

for(i=0;isize_x;i++){

   printf("%.4f",x[i].real);

   if(x[i].img=0.0001)printf("+%.4fj\n",x[i].img);

   else if(fabs(x[i].img)0.0001)printf("\n");

   else printf("%.4fj\n",x[i].img);

}

}

void add(complex a,complex b,complex *c){

c-real=a.real+b.real;

c-img=a.img+b.img;

}

void mul(complex a,complex b,complex *c){

c-real=a.real*b.real - a.img*b.img;

c-img=a.real*b.img + a.img*b.real;

}

void sub(complex a,complex b,complex *c){

c-real=a.real-b.real;

c-img=a.img-b.img;

}

如何在MATLAB里实现信号的快速傅里叶变换FFT

代码：

1 N=8; %原离散信号有8点

2 n=[0:1:N-1] %原信号是1行8列的矩阵

3 xn=0.5.^n; %构建原始信号，为指数信号

4

5 w=[-800:1:800]*4*pi/800; %频域共-800----+800 的长度（本应是无穷，高频分量很少，故省去）

6 X=xn*exp(-j*(n'*w)); %求dtft变换，采用原始定义的方法，对复指数分量求和而得

7 subplot(311)

8 stem(n,xn);

9 title('原始信号(指数信号)');

10 subplot(312);

11 plot(w/pi,abs(X));

12 title('DTFT变换')

关于快速傅里叶变换代码和快速傅里叶变换公式的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。