dft算法代码c（DFT函数）

今天给各位分享dft算法代码c的知识，其中也会对DFT函数进行解释，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、请给我一份用C语言编辑的用于计算DFT的程序
• 2、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
• 3、自己编程实现DFT算法？？？

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！！】

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;

}

本文来自CSDN博客，转载请标明出处：

自己编程实现DFT算法？？？

(a)

function [Xk]=dft(xn,N)

n=0:1:N-1;

k=0:1:N-1;

WN=exp(-1i*2*pi/N);

nk=n'*k;

WNnk=WN.^nk;

Xk=xn*WNnk;

N=256;

n=0:N-1;

xn=cos((5*pi/16)*n);

Xk=dft(xn,N);

subplot(2,1,1)

k=0:1:N-1;

stem(k,abs(Xk));

title('Magnitude of the DFT samples')

xlabel('Frequency index k'); ylabel('Magnitude')

subplot(2,1,2)

stem(k,angle(Xk));

title('Phase of the DFT samples')

xlabel('Frequency index k'); ylabel('Phase')

dft算法代码c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DFT函数、dft算法代码c的信息别忘了在本站进行查找喔。