FFT算法C语言程序代码
fft傅立叶变换C语言
fft傅立叶变换C语言#include "stdio.h"#include <math.h> //調用源（頭）文件struct compx /*定義一個複數結構*/{float real;float imag;};struct compx s[ 257 ]; //FFT輸入輸出均從是s[1]開始存入struct compx EE(struct compx,struct compx); //定義複數相乘結構void FFT(struct compx xin,int N); /*定義FFT函數*/struct compx EE(struct compx a1,struct compx b2) //兩複數相乘的程序{struct compx b3; //b3保存兩複數間的結果b3.real=a1.real*b2.real-a1.imag*b2.imag; //兩複數間的運算b3.imag=a1.real*b2.imag+a1.imag*b2.real;return(b3); /*返回結果*/}void FFT(struct compx xin,int N) /*FFT函數體*/{int f,m,nv2,nm1,i,k,j=1,l; /*定義變量*/struct compx v,w,t; /*定義結構變量*/nv2=N/2; /*最高位值的權值*/f=N; /*f為中間變量*/for(m=1;(f=f/2)!=1;m++){;} /*求級數m*/nm1=N-1; /*nm1為數組長度*/for(i=1;i<=nm1;i++) /*倒序*/{if(i<j) {t=xin[ j ];xin[j]=xin[ i ];xin[ i ] =t;} /*i<j則換位*/k=nv2; /*k為倒序中相應位置的權值*/while(k<j) {j=j-k;k=k/2;} /*k<j時最高為變為0*/j=j+k; /* j為數組中的位數，是一個十進制數*/}{int le,lei,ip; //變量初始化,le為序列長度float pi;for(l=1;l<=m;l++) /*l控制級數*/{le=pow(2,l); /*le等於2的l次方*/lei=le/2; /*蝶形兩節點間的距離*/pi=3.14159265;v.real=1.0; // 此次的v運於複數的初始化v.imag=0.0; w.real=cos(pi/lei); /*旋轉因子*/w.imag=-sin(pi/lei);for(j=1;j<=lei;j++) //外循環控制蝶行運算的級數{for(i=j;i<=N;i=i+le) //內循環控制每級間的運算次數{ip=i+lei; /*蝶形運算的下一個節點*/t=EE(xin[ ip ],v); /*第一個旋轉因子*/xin[ ip ].real=xin[ i ].real-t.real; /*蝶形計算*/xin[ ip ].imag=xin[ i ].imag-t.imag;xin[ i ].real=xin[ i ].real+t.real;xin[ i ].imag=xin[ i ].imag+t.imag;}v=EE(v,w); //調用EE複數相乘程序，結果給下次的循環}}}}main() /*定義主函數*/{int N,i; //變量初始化，N為總點數，i為每點數printf("shu ru N de ge shu N="); /*提示輸入*/scanf("%d",&N); /*輸入N*/ for(i=1;i<=N;i++) /*輸入*/{printf("di %d ge shu real=",i);getchar();scanf("%f",&s[ i ].real);getchar();printf("\n");printf("di %d ge shu imag=",i);scanf("%f",&s[ i ].imag);printf("\n");}FFT(s,N); /*調用FFt*/for(i=1;i<=N;i++) /*輸出*/{printf("%f",s[ i ].real);printf(" + ");printf("%f",s[ i ].imag);printf("j");printf("\n");}}。
c语言dft算法
在C语言中实现DFT（离散傅里叶变换）算法可以使用库函数fft（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换），也可以自己实现。
以下是一个简单的DFT算法的C语言实现：
void idft(double *x, int n)
{
double complex *y;
int i;
for (i = 0; i < n; i++) {
y[i] = creal(x[i]);
y[i] *= pow(-1.0, i * 2) * x[i];
}
for (i = 0; i < n; i++) {
x[i] = creal(y[i]);
y[i] = complex_conj(y[i]);
}
}
这个算法的基本思路是：首先将输入向量x中的所有元素求实部和虚部，然后将虚部乘以-1.0的i*2次方，再将实部和虚部相加，得到DFT输出向量y中的每个元素。
最后将y中的实部和虚部交换，得到原始向量x的反转DFT输出。
在这个算法中，我们使用了C语言中的complex类型来表示复数，使用creal()函数来获取复数的实部，使用complex_conj()函数来计算复数的共轭。
需要注意的是，这个算法只适用于n为偶数的情况，因为DFT输出向量中的元素需要和输入向量中的元素一一对应。
如果n为奇数，则需要对输入向量进行填充或删除，以使其满足偶数长度。
FFT快速算法C程序
FFT快速算法C程序以下是一个使用C语言实现的FFT（快速傅里叶变换）算法的程序：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>typedef structdouble real;double imag;if (size == 1)output[0].real = input[0].real;output[0].imag = input[0].imag;return output;}for (int i = 0; i < size / 2; i++)even[i].real = input[2 * i].real;even[i].imag = input[2 * i].imag;odd[i].real = input[2 * i + 1].real;odd[i].imag = input[2 * i + 1].imag;}free(even);free(odd);for (int i = 0; i < size / 2; i++)double angle = 2 * PI * i / size;t.real = cos(angle);t.imag = -sin(angle);u.real = oddResult[i].real * t.real - oddResult[i].imag * t.imag;u.imag = oddResult[i].real * t.imag + oddResult[i].imag * t.real;output[i].real = evenResult[i].real + u.real;output[i].imag = evenResult[i].imag + u.imag;output[i + size / 2].real = evenResult[i].real - u.real;output[i + size / 2].imag = evenResult[i].imag - u.imag;}free(evenResult);free(oddResult);return output;int maiint size;printf("请输入需要进行FFT变换的序列长度：");scanf("%d", &size);printf("请输入待变换序列的实部和虚部：\n");for (int i = 0; i < size; i++)scanf("%lf %lf", &input[i].real, &input[i].imag);}printf("傅里叶变换后的结果为：\n");for (int i = 0; i < size; i++)printf("%f + %fi\n", output[i].real, output[i].imag);}free(input);free(output);return 0;```在 `main` 函数中，首先获取用户输入的序列长度，然后依次输入序列的实部和虚部。
FFT算法的C语言编程
#include <stdio.h>#include <math.h>#include <stdlib.h>#define PI 3.1415926/*This program is used to conduct FFT or IFFT transform based on 2 discomposition data can be loaded by typing on the keyboard or from file.*/typedefstruct{double real;doubleimag;}complex;long NN;long t2t(long n, int M){longnn=0;for(inti=0;i<M;i++){nn=nn+n%2*pow(2,M-1-i);n=n/2;}returnnn;}intdefM(long n){int M=0;while(pow(2,M)<n){M++;}return M;}voiddatain(complex x[],long N){int flag;longi;char s[20];FILE *fpi;doublea,b;printf("Load data from keybord(input 0) or file(input 1)\n");scanf("%d",&flag);if(flag==0){printf("Please enter the data in the form of a,b--a+j*b ending with'*'\n");for(i=0;getchar()!='*';i++)scanf("%lf%lf",&x[i].real,&x[i].imag);while(i<N){x[i].real=0;x[i].imag=0;i++;}}elseif(flag==1){printf("Please input the name of the file with its File type suffix-(eg:data.txt)\n");gets(s);gets(s);//To avoid the quick response to enterfpi=fopen(s,"r");if(!fpi){printf("Open file error");}i=0;while(!feof(fpi)){fscanf(fpi,"%lf",&a);fscanf(fpi,"%lf",&b);x[i].real=a;x[i].imag=b;i++;}fclose(fpi);while(i<N){x[i].real=0;x[i].imag=0;i++;}}}voiddataout(complex x[],long N){longi;for(i=0;i<N;i++)printf("%.3lf+j*%.3lf\n",x[i].real,x[i].imag);}void reverse(complex x[],complex xi[],long n,int m) {longi;long temp;for(i=0;i<n;i++){temp=t2t(i,m);xi[i].real=x[temp].real;xi[i].imag=x[temp].imag;}}complexcom_add(complex x1,complex x2){complex y;y.real=x1.real+x2.real;y.imag=x1.imag+x2.imag;return y;}complexcom_sub(complex x1,complex x2){complex y;y.real=x1.real-x2.real;y.imag=x1.imag-x2.imag;return y;}complexcom_mul(complex x1,complex x2){complex y;y.real=x1.real*x2.real-x1.imag*x2.imag;y.imag=x1.real*x2.imag+x2.real*x1.imag;return y;}complexcom_div(complex x1,complex x2){complex y;double down=x2.real*x2.real+x2.imag*x2.imag;y.real=(x1.real*x2.real+x1.imag*x2.imag)/down;y.imag=(x2.real*x1.imag-x1.real*x2.imag)/down;return y;}voidfft(complex x[],long NN, int M){intm,i,j;longNw,Ni;complexWm,temp;for(m=0;m<M;m++){Nw=pow(2,m+1);Ni=pow(2,m);for(i=0;i<Ni;i++){for(j=i;j<NN;j=j+Nw){Wm.real=cos(2*i*PI/Nw);Wm.imag=-sin(2*i*PI/Nw);temp=com_mul(x[j+Ni],Wm);x[j+Ni]=com_sub(x[j],temp);x[j]=com_add(x[j],temp);}}}}voidifft(complex x[],long NN, int M){intm,i,j;longNw,Ni;complexWm,temp;for(m=0;m<M;m++){Nw=pow(2,m+1);Ni=pow(2,m);for(i=0;i<Ni;i++){for(j=i;j<NN;j=j+Nw){Wm.real=cos(2*i*PI/Nw);Wm.imag=-sin(2*i*PI/Nw);temp=com_mul(x[j+Ni],Wm);x[j+Ni]=com_sub(x[j],temp);x[j]=com_add(x[j],temp);}}}for(i=0;i<NN;i++){x[i].real=x[i].real/NN;x[i].imag=-x[i].imag/NN;}}int main(){longN,i;intM,flag;doublea,b;printf("Please enter the length of the sequence\n");scanf("%ld",&N);M=defM(N);NN=pow(2,M);complexxy[NN];complex xyi[NN];datain(xy,N);for(i=N;i<NN;i++){xy[i].real=0;xy[i].imag=0;}reverse(xy,xyi,NN,M);printf("Please choose FFT(1) or IFFT(-1)\n");scanf("%d",&flag);if(flag==1)fft(xyi,NN,M);elseif(flag==-1)ifft(xyi,NN,M);printf("The initial sequence is:\n");dataout(xy,N);printf("The FFT results are as follows:\n"); dataout(xyi,N);return 0;}。
FFT算法C语言程序代码(可打印修改)
//wLen——FFT 的长度 Struct complexData{
//定义一个复数结构
float re;
float im;
};
Void gen_w_r2(struct complexData *twiFactor,int wLen)
{
int iFactor;
float stepFactor;
stepFactor=2.0*pi/wLen;
short n2,ie,ia,i,j,k,m; float rtemp,itemp,c,s;
n2=n; ie=1; for(k=n;k>1;k>>=1) //loop c
{ n2>>=1;ia=0; for(j=0;j<ie;j++) //loop b { c=w[2*j]; s=w[2*j+1]; for(i=0;i<n2;i++) //loop a { m=ia+n2; rtemp=c*x[2*m]+s*x[2*m+1]; itemp= c*x[2*m+1]-s*x[2*m]; x[2*m]=x[2*ia]-rtemp; x[2*m+1]=x[2*ia+1]-itemp; x[2*ia]=x[2*ia]+rtemp; x[2*ia+1]=x[2*ia+1]+itemp; ia++; } ia+=n2; } ie<<=1; }
}
}
2、在运行 FFT 之前，对输入序列进行倒序变换，代码如下：
//bitRevData——指向位变换序列的指针
//revLen——FFT 长度 Void bit_rev(struct complexData *bitRevData,int revLen)
fft算法c语言实现
fft算法c语言实现快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的离散傅里叶变换算法，用于计算信号在频域的表示。
下面是一个简单的使用 C 语言实现的 FFT 算法示例，它可以用于对输入的时域信号进行离散傅里叶变换。
```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define N 16// 复数结构体typedef struct {double real;double imag;} Complex;// 初始化复数void initComplex(Complex *c, double real, double imag) {c->real = real;c->imag = imag;}// FFT 算法void fft(Complex *c, int n) {int i, j, k;Complex w, u, v;// 层次遍历for (i = 1; i < n; i <<= 1) {// 旋转因子w.real = cos(2 * M_PI * i / n);w.imag = -sin(2 * M_PI * i / n);for (j = 0; j < n; j += i) {for (k = 0; k < i / 2; k++) {u.real = c[j + k].real;u.imag = c[j + k].imag;v.real = c[j + i / 2 + k].real;v.imag = c[j + i / 2 + k].imag;c[j + k].real = u.real + w.real * v.real - w.imag * v.imag; c[j + k].imag = u.imag + w.real * v.imag + w.imag * v.real; c[j + i / 2 + k].real = u.real - w.real * v.real + w.imag * v.imag; c[j + i / 2 + k].imag = u.imag - w.real * v.imag - w.imag * v.real; }}}}// 打印复数void printComplex(Complex c) {printf("%f + %fi\n", c.real, c.imag);}int main() {Complex c[N];// 输入的时域信号for (int i = 0; i < N; i++) {c[i].real = rand() / RAND_MAX;c[i].imag = rand() / RAND_MAX;}printf("输入的时域信号：\n");// 打印输入的时域信号for (int i = 0; i < N; i++) {printComplex(c[i]);}fft(c, N);printf("经过 FFT 变换后的频域信号：\n");// 打印经过 FFT 变换后的频域信号for (int i = 0; i < N; i++) {printComplex(c[i]);}return 0;}```上述代码是一个简单的 C 语言实现的 FFT 算法示例。
FFT相位差算法的C语言实现
/*此算法为FFT相位差算法的C语言实现，经验证可用（网上有很多此类程序无法运行）；前半部分为FFT算法的子程序，也可用作其它用途*/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>typedef struct {double real,imag;} complex;complex cexp(complex a){complex z;z.real=exp(a.real)*cos(a.imag);z.imag=exp(a.real)*sin(a.imag);return(z);}void mcmpfft(complex x[],int n,int isign){complex t,z,ce;double pisign;int mr,m,l,j,i,nn;for(i=1;i<=16;i++) /*n must be power of 2 */{nn=(int)pow(2,i);if(n==nn) break;}if(i>16){printf(" N is not a power of 2 ! \n");return;}z.real=0.0;pisign=4*isign*atan(1.); /*pisign的值为+180度或-180度*/mr=0;for(m=1;m<n;m++){l=n;while(mr+l>=n) l=l/2;mr=mr%l+l;if(mr<=m) continue;t.real=x[m].real;t.imag=x[m].imag;x[m].real=x[mr].real;x[m].imag=x[mr].imag;x[mr].real=t.real;x[mr].imag=t.imag;}l=1;while(1){if(l>=n){if(isign==-1) /*isign=-1 For Forward Transform*/return;for(j=0;j<n;j++) /* Inverse Transform */{x[j].real=x[j].real/n;x[j].imag=x[j].imag/n;}return;}for(m=0;m<l;m++) /*完成当前级所有蝶形运算*/{for(i=m;i<n;i=i+2*l)/*完成当前级相同W因子的所有蝶形运算*/{z.imag=m*pisign/l;ce=cexp(z);t.real=x[i+l].real*ce.real-x[i+l].imag*ce.imag;t.imag=x[i+l].real*ce.imag+x[i+l].imag*ce.real;x[i+l].real=x[i].real-t.real; /*原位运算*/x[i+l].imag=x[i].imag-t.imag;x[i].real=x[i].real+t.real;x[i].imag=x[i].imag+t.imag;}}l=2*l; /*确定下一级蝶形运算中W因子个数*/}}void main(){ int i,N=1024,k;float pi=3.14159265,x[10000],A[10000],fi=3,f0=89,fs=450,max=0,o,oo,fi1,f00;complex s[2000];for (i=0;i<N;i++){x[i]=1*sin(2*pi*f0*i/fs+fi*pi/180);s[i].real=x[i];s[i].imag=0;}mcmpfft(s,N,-1);for (i=0;i<N;i++){ A[i]=sqrt(s[i].real*s[i].real+s[i].imag*s[i].imag);if(A[i]>max){max=A[i];k=i;}} max=max*2/N;fi1=atan(s[k].imag/s[k].real)*180/pi+90;if(s[k].real>s[k].imag){o=(s[k+1].real-s[k-1].real)/(2*s[k].real-s[k-1].real-s[k+1].real);} else {o=(s[k+1].imag-s[k-1].imag)/(2*s[k].imag-s[k-1].imag-s[k+1].imag);}f00=(k-o)*fs/N;oo=(f00-f0)/f0*100;printf("fi=%f\nA=%f\nk0=%d\nf0=%f\n%f%",fi1,max,k,f00,oo);getch();}。
FFT相位差算法的C语言实现
/*此算法为FFT相位差算法的C语言实现，经验证可用（网上有很多此类程序无法运行）；前半部分为FFT算法的子程序，也可用作其它用途*/#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<math.h>typedef struct{double real,imag;}complex;complex cexp(complex a){complex z;z.real=exp(a.real)*cos(a.imag);z.imag=exp(a.real)*sin(a.imag);return(z);}void mcmpfft(complex x[],int n,int isign){complex t,z,ce;double pisign;int mr,m,l,j,i,nn;for(i=1;i<=16;i++)/*n must be power of2*/{nn=(int)pow(2,i);if(n==nn)break;}if(i>16){printf("N is not a power of2!\n");return;}z.real=0.0;pisign=4*isign*atan(1.);/*pisign的值为+180度或-180度*/mr=0;for(m=1;m<n;m++){l=n;while(mr+l>=n)l=l/2;mr=mr%l+l;if(mr<=m)continue;t.real=x[m].real;t.imag=x[m].imag;x[m].real=x[mr].real;x[m].imag=x[mr].imag;x[mr].real=t.real;x[mr].imag=t.imag;}l=1;while(1){if(l>=n){if(isign==-1)/*isign=-1For Forward Transform*/return;for(j=0;j<n;j++)/*Inverse Transform*/{x[j].real=x[j].real/n;x[j].imag=x[j].imag/n;}return;}for(m=0;m<l;m++)/*完成当前级所有蝶形运算*/{for(i=m;i<n;i=i+2*l)/*完成当前级相同W因子的所有蝶形运算*/{z.imag=m*pisign/l;ce=cexp(z);t.real=x[i+l].real*ce.real-x[i+l].imag*ce.imag;t.imag=x[i+l].real*ce.imag+x[i+l].imag*ce.real;x[i+l].real=x[i].real-t.real;/*原位运算*/x[i+l].imag=x[i].imag-t.imag;x[i].real=x[i].real+t.real;x[i].imag=x[i].imag+t.imag;}}l=2*l;/*确定下一级蝶形运算中W因子个数*/}}void main(){int i,N=1024,k;float pi=3.14159265,x[10000],A[10000],fi=3,f0=89,fs=450,max=0,o,oo,fi1,f00;complex s[2000];for(i=0;i<N;i++){x[i]=1*sin(2*pi*f0*i/fs+fi*pi/180);s[i].real=x[i];s[i].imag=0;}mcmpfft(s,N,-1);for(i=0;i<N;i++){A[i]=sqrt(s[i].real*s[i].real+s[i].imag*s[i].imag);if(A[i]>max){max=A[i];k=i;}}max=max*2/N;fi1=atan(s[k].imag/s[k].real)*180/pi+90;if(s[k].real>s[k].imag){o=(s[k+1].real-s[k-1].real)/(2*s[k].real-s[k-1].real-s[k+1].real);} else{o=(s[k+1].imag-s[k-1].imag)/(2*s[k].imag-s[k-1].imag-s[k+1].imag);}f00=(k-o)*fs/N;oo=(f00-f0)/f0*100;printf("fi=%f\nA=%f\nk0=%d\nf0=%f\n%f%",fi1,max,k,f00,oo);getch();}。
fft 滤波算法 c
FFT（快速傅里叶变换）滤波算法是一种在信号处理中常用的技术，用于分析信号的频谱。
它是一种快速算法，可以有效地计算离散傅里叶变换（DFT）和其逆变换。
以下是一个使用C语言实现的基本FFT滤波算法：```c#include <stdio.h>#include <math.h>#include <complex.h>#include <math_constants.h>void fft(double complex buf[], int n, int step) {if (step < n) {fft(buf, n, step * 2);fft(buf + step, n, step * 2);for (int i = 0; i < n; i += 2 * step) {double complex t = cexp(-I * M_PI * i / n) * buf[i + step];buf[i / 2] = buf[i] + t;buf[(i + n)/2] = buf[i] - t;}}}void ifft(double complex buf[], int n, int step) {if (step < n) {ifft(buf, n, step * 2);ifft(buf + step, n, step * 2);for (int i = 0; i < n; i += 2 * step) {double complex t = cexp(I * M_PI * i / n) * buf[i + step];buf[i / 2] = buf[i] + t;buf[(i + n)/2] = buf[i] - t;}}}```以上代码中，`fft`函数实现了正向FFT变换，`ifft`函数实现了逆向FFT变换。
这两个函数都接受一个复数数组`buf`，数组的长度`n`以及递归的深度`step`。
C语言FFT程序
/********************************************************************正弦函数快速傅立叶变换C程序函数简介：输入正弦函数的频率FC，然后由采样定理进行采样，采样频率为FS，采样后进行M点快速傅立叶变换，最后输出结果并画图。
使用说明：FS>=2FC，M为2的整数次幂。
********************************************************************/ #include "stdafx.h"#include "stdio.h"#include "math.h"#include "stdlib.h"#include "graphics.h"#include "conio.h"#define N 1000/*定义复数类型*/typedef struct{double real;double img;}complex;void fft(); /*快速傅里叶变换*/void initW(); /*初始化旋转因子*/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 divi(complex ,complex ,complex *); /*复数除法*/void output();complex x[N], *W; /*输入序列,旋转因子*/int M=0;double PI;int main(){int i, FC, FS;int gd=DETECT,gm;system("cls");PI=atan(1)*4;printf("输入正弦频率FC:\n");scanf("%d",&FC);printf("输入采样频率FS(FS>=FC):\n");scanf("%d",&FS);printf("输入采样点数M(2的整数次幂):\n");scanf("%d",&M);for(i=0;i<M;i++){x[i].real=sin(2*PI*FC*i/FS);x[i].img=0;}initW();fft();output();for(i=0;i<M;i++){x[i].real=sqrt(x[i].real*x[i].real+x[i].img*x[i].img);}initgraph(&gd,&gm,"");cleardevice();setcolor(GREEN);line(300,400,300,50);line(300,50,295,55);line(300,50,305,55);line(40,400,600,400);line(600,400,595,395);line(600,400,595,405);setcolor(WHITE);for(i=0;i<M;i++)line(i*5+300-M*5/2,400,i*5+300-M*5/2,400-(int)x[i].real*5); getch();closegraph();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(M)/log(2) ;i++){l=1<<i;for(j=0;j<M;j+= 2*l ){for(k=0;k<l;k++){mul(x[j+k+l],W[M*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;}}}}/*初始化旋转因子*/void initW(){int i;W=(complex *)malloc(sizeof(complex) * M); for(i=0;i<M;i++){W[i].real=cos(2*PI/M*i);W[i].img=-1*sin(2*PI/M*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;i<M;i++){k=i;j=0;t=(log(M)/log(2));while( (t--)>0 ){j=j<<1;j|=(k & 1);k=k>>1;}if(j>i){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("FFT结果如下:\n");for(i=0;i<M;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");elseprintf("%.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;}void divi(complex a,complex b,complex *c){c->real=( a.real*b.real+a.img*b.img )/( b.real*b.real+b.img*b.img); c->img=( a.img*b.real-a.real*b.img)/(b.real*b.real+b.img*b.img);}。
rfft c语言程序
rfft c语言程序rfft C语言程序是一种用于实现快速傅里叶变换（FFT）的C语言程序。
FFT是一种数学算法，用于将一个时域信号转换为频域信号，广泛应用于信号处理、图像处理以及其他领域。
在C语言中，我们可以使用库函数来实现rfft程序。
一个常用的库是FFTW （Fastest Fourier Transform in the West），它提供了高效的FFT算法和相应的C语言接口。
以下是一个简单示例，演示如何使用rfft函数来进行信号的快速傅里叶变换：```c#include <stdio.h>#include <fftw3.h>#define N 1024int main() {// 创建输入和输出数组double in[N], out[N];// 创建FFTW执行计划fftw_plan plan;plan = fftw_plan_r2r_1d(N, in, out, FFTW_R2HC, FFTW_ESTIMATE);// 填充输入数组（示例中为简单的正弦波）for (int i = 0; i < N; i++) {in[i] = sin(2 * M_PI * i / N);}// 执行傅里叶变换fftw_execute(plan);// 输出结果for (int i = 0; i < N / 2 + 1; i++) {printf("频率：%d，幅度：%f\n", i, out[i]);}// 释放内存和计划fftw_destroy_plan(plan);fftw_cleanup();return 0;}```这段代码使用了FFTW库中的`fftw_plan_r2r_1d`函数来创建执行计划，指定了输入和输出数组的大小。
然后，通过填充输入数组（可以根据需求修改）并调用`fftw_execute`函数执行傅里叶变换。
最后，输出结果为频率和幅度。
傅里叶变换算法c语言
傅里叶变换算法c语言傅里叶变换（Fourier Transform）是一种数学变换，可以将一个函数（或信号）从时域进行分解，转换为频域的复数表示。
这种变换可以用于信号处理、图像处理、通信系统等领域，因其具有高效、可靠的特点而被广泛应用。
在c语言中实现傅里叶变换可以使用库函数或自定义函数来实现。
以下是一个使用自定义函数的傅里叶变换算法的示例：```c#include <stdio.h>#include <math.h>//定义复数结构体typedef structdouble real; // 实部double imag; // 虚部//自定义傅里叶变换函数for(int k = 0; k < N; k++)X[k].real = 0;X[k].imag = 0;for(int n = 0; n < N; n++)W.real = cos(2 * PI * k * n / N);W.imag = -sin(2 * PI * k * n / N);X[k].real += x[n].real * W.real - x[n].imag * W.imag;X[k].imag += x[n].real * W.imag + x[n].imag * W.real;}}//输出傅里叶变换结果for(int k = 0; k < N; k++)printf("X[%d] = %.2f + %.2fi\n", k, X[k].real, X[k].imag); }free(X);int maiint N;printf("Enter the number of samples: ");scanf("%d", &N);//输入时域函数值for(int n = 0; n < N; n++)printf("Enter sample %d: ", n+1);scanf("%lf", &x[n].real);x[n].imag = 0;}//傅里叶变换dft(x, N);free(x);return 0;```在这个示例中，我们首先定义了一个复数结构体，其中包含实部和虚部。
C语言、Matlab实现FFT几种编程实例..
/*******************************************************************
函数原型：struct compx EE(struct compx b1,struct compx b2)
函数功能：对两个复数进行乘法运算
输入参数：两个以联合体定义的复数a,b
输出参数：a和b的乘积，以联合体的形式输出
*******************************************************************/
struct compx EE(struct compx a,struct compx b)
while(1);
}
%////二、
%/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
%///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
{
double real;
double img;
}complex;
void fft(); /*快速傅里叶变换*/
void ifft(); /*快速傅里叶逆变换*/
void initW();
void change();
void add(complex ,complex ,complex *); /*复数加法*/
C语言写的FFT代码
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] );
/**
*初始化输出虚部
*/
static voidfft_ir(i=0; i<N; 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 voidbitrev(void)
{
intp=1, q, i;
intbit_rev[ N ];
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!:) */
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] );
快速傅里叶变换 FFT 上机程序 c语言
#include<math.h>#include<iostream.h>#include<iomanip.h>#define swap(a,b) {float T; T=(a);(a)=b;(b)=T;}void fft(float A[],float B[],unsigned M) //蝶形运算程序，A存实部，B存虚部，M是级数{unsigned long N,I,J,K,L,LE,LE1,P,Q,R;float Wr,Wi,Wlr,Wli,WTr,WTi,theta,Tr,Ti;N=1<<M;//N=1<<M表示N=2^MJ=0;for (I=0;I<N-1;I++)//for循环负责码位倒置存储{if(J<I){swap(A[I],A[J]);swap(B[I],B[J]);}K=N>>1;// K=N>>1表示K=N/2while (K>=2&&J>=K)//while循环表示须向次高位进一位{J-=K;K>>=1;//K>>=1表示K=K/2}J+=K;}for(L=1;L<=M;L++)//for循环为M级FFT运算,外层循环由级数L控制，执行M次{LE=1<<L;// LE=1<<L表示2^L,是群间隔LE1=LE/2; //每个群的系数W数目Wr=1.0;Wi=0.0;theta=(-1)*3.1415926536/LE1;Wlr=cos(theta);Wli=sin(theta);for(R=0;R<LE1;R++)//中层循环由群系数控制{for(P=R;P<N-1;P+=LE)//R是群系数的编号，P、Q是基本蝶形运算两个输入数据在数组中的编号，循环每次完成同一个系数的蝶形运算{Q=P+LE1;Tr=Wr*A[Q]-Wi*B[Q];Ti=Wr*B[Q]+Wi*A[Q];A[Q]=A[P]-Tr;B[Q]=B[P]-Ti;A[P]+=Tr;B[P]+=Ti;}WTr=Wr;WTi=Wi;Wr=WTr*Wlr-WTi*Wli;Wi=WTr*Wli+WTi*Wlr;}}return;}}void main()//主程序{int i,M,N,lb;cout<<"请输入转换类别(若为FFT，请输入1；若为IFFT，请输入0)"<<endl;//确定转换类别cin>>lb;cout<<"请输入序列长度N"<<endl;cin>>N;float *A= new float[N];float *B= new float[N];M=log(N)/log(2);cout<<"请输入序列的实部"<<endl;//输入序列实部for(i=0;i<N;i++){cin>>A[i];}cout<<"请输入序列的虚部"<<endl;//输入序列虚部for(i=0;i<N;i++){cin>>B[i];}cout << setiosflags(ios::fixed);//输出格式控制cout<<"您输入的序列为"<<endl;cout << setiosflags(ios::fixed);for(i=0;i<N;i++)cout<<A[i]<<"+j"<<B[i]<<endl;cout<<endl;if(lb==0){for(i=0;i<N;i++){B[i]=B[i]*(-1);}fft(A,B,M);for(i=0;i<N;i++){B[i]=B[i]*(-1);}for(i=0;i<N;i++){A[i]=A[i]/N;B[i]=B[i]/N;}}if(lb==1)fft(A,B,M);cout<<"转换后的序列为"<<endl;//输出序列for(i=0;i<N;i++)cout<<A[i]<<"+j("<<B[i]<<")"<<endl;cout<<endl;delete []A;delete []B;}。
fft c语言程序
fft c语言程序以下是一个简单的C语言程序，用于计算一维Fast Fourier Transform（FFT）：```#include <stdio.h>#include <complex.h>#include <math.h>// 计算FFTvoid fft(complex double x[], int n) {if (n <= 1)return;complex double *even = malloc(n / 2 * sizeof(complex double)); complex double *odd = malloc(n / 2 * sizeof(complex double)); for (int i = 0; i < n / 2; i++) {even[i] = x[2 * i];odd[i] = x[2 * i + 1];}fft(even, n / 2);fft(odd, n / 2);for (int k = 0; k < n / 2; k++) {double complex t = cexp(-I * 2 * M_PI * k / n) * odd[k];x[k] = even[k] + t;x[k + n / 2] = even[k] - t;}free(even);free(odd);}int main() {int n;printf("输入信号长度n：");scanf("%d", &n);complex double *x = malloc(n * sizeof(complex double));printf("输入信号值：");for (int i = 0; i < n; i++)scanf("%lf", &x[i]);fft(x, n);printf("FFT结果：\n");for (int i = 0; i < n; i++)printf("%.2lf + %.2lfi\n", creal(x[i]), cimag(x[i]));free(x);return 0;}```此程序使用递归方式实现了计算FFT的函数fft()，并在主函数中接收用户输入的信号长度和信号值，调用fft()函数计算FFT，并输出结果。
c语言编写fft
#include<stdio.h>#include<math.h>#define PI 3.14159//逆序子程序，xr[]和xi[]分别输入序列的实部和虚部，n为序列长度（FFT点数）void ss(float xr[],float xi[],int n){int i=0,j,s;float a,bj;for(j=1;j<n;j++){for(s=n/2;s<=i;s=s/2){i=i-s;}i=i+s;if(i>j){a=xr[i];bj=xi[i];xi[i]=xi[j];xr[i]=xr[j];xr[j]=a;xi[j]=bj;}}}//------------------------------------------------------------------------//基2时分FFT子程序，xr[]和xi[]分别输入序列的实部和虚部,调用后返回为FFT的实部//和虚部，n为序列长度（FFT点数），m=1为FFT，m=-1为IFFT，PI=3.14159void fft(float xr[],float xi[],int m,int n){int loop1,loop2,loop3,le,le1,ip,i=1;float wr,wi,tr,ti,ur1,ur,ui,ls;ls=log(n)/log(2); //n=2^lsss(xr,xi,n); //逆序for(loop1=1;loop1<=ls;loop1++) //分级计算FFT，共ls级蝶形运算{ur=1.0;ui=0.0; //每一级的W（2^loop 0）le=pow(2,loop1); //le=2^loop每个蝶群中相同次序运算蝶的左前翅地址间隔le1=le/2; //le1:每个蝶群中所含的运算蝶个数wr=cos(PI*m/le1);wi=-sin(PI*m/le1);for(loop2=0;loop2<le1;loop2++) //计算每个蝶群中的第loop2个运算蝶{for(loop3=loop2;loop3<n;loop3=loop3+le) //由第一个蝶群开始，计算蝶群中//的第loop2个运算蝶{ip=loop3+le1;tr=ur*xr[ip]-ui*xi[ip];ti=ur*xi[ip]+ui*xr[ip];xr[ip]=xr[loop3]-tr;xi[ip]=xi[loop3]-ti;xr[loop3]=tr+xr[loop3];xi[loop3]=ti+xi[loop3];}ur1=wr*ur-ui*wi;ui=wr*ui+ur*wi;ur=ur1;}}if(m==-1){for(i=0;i<n;i++){xr[i]=xr[i]/n;xi[i]=xi[i]/n;}}}//-------------------------------------------------------------------。
fft c语言代码
以下是使用C语言实现快速傅里叶变换（FFT）的示例代码：c复制代码#include<stdio.h>#include<math.h>#define PI 3.14void fft(double* x, double* out, int n) {if (n == 1) {out[0] = x[0];return;}double w_n = 2 * PI / n;double w_m = exp(-1j * w_n / 2);double w = 1.0;for (int k = 0; k < n / 2; k++) {double t = w * x[2 * k];out[k] = t + x[2 * k + 1];out[k + n / 2] = t - x[2 * k + 1];w *= w_m;}fft(x, out, n / 2);fft(&x[n / 2], &out[n / 2], n / 2);}int main() {int n = 8; // 输入序列长度为8double x[] = {1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0}; // 输入序列double out[n]; // 输出序列fft(x, out, n); // 进行FFT变换for (int i = 0; i < n; i++) {printf("%f ", out[i]); // 输出FFT变换结果}printf("\n");return0;}以上代码中，fft函数实现了快速傅里叶变换，main函数用于测试。
在fft函数中，首先判断序列长度是否为1，如果是则直接返回序列本身；否则，将序列分为奇数位和偶数位两个子序列，分别进行FFT变换，然后将两个子序列的FFT结果进行合并。
在循环中，使用w表示旋转因子，w_n表示旋转角度，w_m表示旋转因子的乘积因子。
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n2>>=1;ia=0;
for(j=0;j<ie;j++) //loop b
{
c=w[2*j];
s=w[2*j+1];
for(i=0;i<n2;i++) //loop a
{
m=ia+n2;
rtemp=c*x[2*m]+s*x[2*m+1];
itemp=c*x[2*m+1]-s*x[2*m];
x[2*m]=x[2*ia]-rtemp;
x[2*m+1]=x[2*ia+1]-itemp;
x[2*ia]=x[2*ia]+rtemp;
x[2*ia+1]=x[2*ia+1]+itemp;
ia++;
}
ia+=n2;
}
ie<<=1;
}
}
intiRev,jRev,kRev,halfLen;
halfLen=revLen>>1;jRev=0;
for(iRev=0;iRev<(revLen-1);iRev++)
{
If(iRev<jRev)
{
tempRev=bitRevData[jRev];
bitRevData[jRev]=bitRevData[iRev];
bitRevData[iRev]=tempRev;
}
kRev=halfLen;
while(kRev<=jRev)
{
jRev=jRev-kRev;
kRev=kRev>>1;
}
}
}
3、FFT计算。有3个循环体，分别为a内循环,b中间循环,c外循环,内循环实现蝶形结计算，循环a和b完成所有的蝶形结运算，而循环c则表示完成FFT算法所需要的级数。
}
}
2、在运行FFT之前，对输入序列进行倒序变换，代码如下：
//bitRevData——指向位变换序列的指针
//revLen——FFT长度
Void bit_rev(struct complexData *bitRevData,int revLen)
{
struct complexData tempRev;
{
int iFactor;
float stepFactor;
stepFactor=2.0*pi/wLen;
for(iFactor=0;iFactor<(wLen>>1);iFactor++)
{
twiFactor[iFactor].re=cos(stepFactor*iFactor);
twiFactor[iFactor].im=sin(stepFactor*iFactor); //W[n]=exp(j*2*pi*n/N),n=0,1,…,(N/2-1)
DIT-基2FFT的浮点C语言程序：
1、生成旋转因子，复数结构,旋转因子Wn=exp(-j*2*pi/N)
//twiFactor——指向旋转因子矩阵的指针
//wLen——FFT的长度
Struct complexData{ //定义一个复数结构
float re;
t im;
};
Void gen_w_r2(struct complexData *twiFactor,int wLen)
//x——输入数据的指针
//w——旋转因子指针
//n——FFT的长度
void sp_cfftr2_dit(float *x,float *w,short n)
{
short n2,ie,ia,i,j,k,m;
float rtemp,itemp,c,s;
n2=n; ie=1;
for(k=n;k>1;k>>=1)//loop c