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基2时域抽取FFT、IFFT的C++实现代码,另附DFT与IDFT的原始实现--转1
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基2时域抽取FFT、IFFT的C++实现代码,另附DFT与IDFT的原始实现--转1
介绍网络上的原理介绍非常丰富,具体请自行搜索网络资源. 本算法依靠FFT流图进行布置. 算法 ##进行完所有的原理推导后,我们可以得到如下的16点FFT流图: 通过上图可以看出整个流图输入序列的顺序已经被颠倒,这实际上是输入序列中元素的序号进行了比特位的逆序排列,即其二进制比特位发生了镜像,例如001变为了100.另外一共有三个镶嵌的循环. 为了实现输入序列的比特逆序排列,要使用雷德算法进行实现. 下面进行FFT算法的核心讲解: 第一层循环: 第二层循环: 第三层循环: 每一次循环中的蝴蝶运算操…
15 FFT及其框图实现
FFT及其框图实现 \(FFT\)的全称为快速傅里叶变换,但是\(FFT\)并不是一种变换,而是实现\(DFT\)的一种快速算法.当\(N\)比较大时,使用\(FFT\)可大大减少进行\(DFT\)变换的计算量. \(N\)点的\(DFT\)所需的计算量为: \[ X[k]=\sum_{n=0}^{N-1}x[n]W_N^{kn} \] 乘法:\(N^2\)次,加法:\(N(N-1)\)次.每当\(N\)提高一倍,计算量增大四倍. 基\(2\)时域抽取 假设有一长度为\(2N\)的有限长序列\(…
FFT快速傅里叶变换算法
1.FFT算法概要: FFT(Fast Fourier Transformation)是离散傅氏变换(DFT)的快速算法.即为快速傅氏变换.它是根据离散傅氏变换的奇.偶.虚.实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的. 2.FFT算法原理: 离散傅里叶变换DFT公式: FFT算法(Butterfly算法) 设x(n)为N项的复数序列,由DFT变换,任一X(m)的计算都需要N次复数乘法和N-1次复数加法,而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加法,一次复数加法等于两次实数加法,即使把一次复数…
基于C++任意点数的FFT/IFFT(时域和频域)实现
函数说明:更改主函数体中的N和length(=log2(N))既可以实现任意点数(2的幂次)的FFT/ IFFT的实现,fft函数中flag标志位控制是正变换还是逆变换. 1.复数操作类 定义复数类,重载复数四则运算符号,重载输出运算符,重载赋值运算符. /**********预编译文件头文件complex.h********/ #include"iostream" using namespace std; class complex { double real,image;…
FFT通过傅里叶级数图解频域补零时域内插
在时域频域的信号分析的过程中,一个常见的说法叫:频域数据补零会让时域数据内插. 意思是在频域数据中多补几个零,再做ifft(逆傅里叶变换)后的时域数据,会变得更加"细腻",分辨率会更高. 关于频域补零让时域内插,我有一点朴素的理解: 频域数据已经包含了所有正弦波的信息,IFFT解出的时域数据是否细腻,只能看时域数据的点数是否够多. 做FFT/IFFT运算前后时域和频域的数据的点数是一样多的. 哦,是两点,基于这两点,我们只能把频域数据中原本不存在的高频信息中加上0,再转成时域信号,这样…
Xilinx FFT IP v9.0 使用(一)
reference:https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/51189711 https://blog.csdn.net/qq_36375505/article/details/81742680 (推荐) https://blog.csdn.net/lovewdmcwieg/article/details/79235229 https://blog.csdn.net/FPGADesigner/article/details/80694673…
Xilinx FFT IP v9.0 使用
该ip用于实现N=2**m(m=3~16)点FFT的变换, 实现的数学类型包含: A) 定点全精度 B) 定点缩减位宽 C) 块浮点 每一级蝶型运算后舍入或者取整.对于N点运算.FFT还是逆FFT,scaling策略以及循环前缀的长度是执行时可配置的,可随帧改变,改变变换点数会复位FFT ip核. 有四种可选择的FFT的实现架构: 1) PipelinedStreaming I/O 2) Radix-4Burst I/O 3) Radix-2Burst I/O…
FFT原理及C++与MATLAB混合编程详细介绍
一:FFT原理 1.1 DFT计算 在一个周期内的离散傅里叶级数(DFS)变换定义为离散傅里叶变换(DFT). \[\begin{cases} X(k) = \sum_{n=0}^{N-1}x(n)W_N^{kn}, & 0 \le k \le {N-1} \\ x(n) = \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1}X(k)W_N^{-kn}, & 0 \le n \le {N-1} \\ \end{cases} \] 其中,\(W_N = e^{-j\frac{2\pi}…
数字信号处理专题(3)——FFT运算初探
一.前言 FFT运算是目前最常用的信号频谱分析算法.在本科学习数字信号处理这门课时一直在想:学这些东西有啥用?公式推来推去的,有实用价值么?到了研究生后期才知道,广义上的数字信号处理无处不在:手机等各种通信设备和WIFI的物理层信号处理.摄像头内的ISP.音频信号的去噪等.各种算法中,FFT是查看信号本质,也就是频谱的重要手段.之前仅直接调用FFT/IFFT IP核,今天深入探讨下算法本身和实现方案. 二.FFT运算原理及结构 本文仅对FFT的核心思想.作用和算法结构进行介绍,FFT具体原理和公…
hdu 4609 FFT
题意:给出一堆数,问从这些数中取3个能组成三角形的概率? sol:其实就是问从这些数里取3个组成三角形有多少种取法 脑洞大开的解法:用FFT 设一开始的数是1 3 3 4 作一个向量x,其中x[i]=边长为i的边的个数 那么就有x=[0 1 0 2 1 0 0 0 0] 令y=x,对x和y作DFT,得到dx和dy.令dn=dx*dy,再对dn作IDFT得到n 那么就得到n=[0 0 1 0 4 2 4 4 1 0 ] 其中n[i]=在x和y中各选一条边,使得两条边之和为i有几种方案 这时得到的n…