下载的几个C语言版的FFT程序仿真移植成功,特分享

2020-01-13 18:37发布

/*********************************************************************
                         快速福利叶变换C函数
函数简介:此函数是通用的快速傅里叶变换C语言函数,移植性强,以下部分不依
          赖硬件。此函数采用联合体的形式表示一个复数,输入为自然顺序的复
          数(输入实数是可令复数虚部为0),输出为经过FFT变换的自然顺序的
          复数
使用说明:使用此函数只需更改宏定义FFT_N的值即可实现点数的改变,FFT_N的
          应该为2的N次方,不满足此条件时应在后面补0
函数调用:FFT(s);
作    者:吉帅虎
时    间:2010-2-20
版    本:Ver1.0
参考文献:
**********************************************************************/
#include<math.h>

#define PI 3.1415926535897932384626433832795028841971               //定义圆周率值
#define FFT_N 128                                                   //定义福利叶变换的点数

struct compx {float real,imag;};                                    //定义一个复数结构
struct compx s[FFT_N];                                              //FFT输入和输出:从S[1]开始存放,根据大小自己定义


/*******************************************************************
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)      
{
struct compx c;
c.real=a.real*b.real-a.imag*b.imag;
c.imag=a.real*b.imag+a.imag*b.real;
return(c);
}

/*****************************************************************
函数原型:void FFT(struct compx *xin,int N)
函数功能:对输入的复数组进行快速傅里叶变换(FFT)
输入参数:*xin复数结构体组的首地址指针,struct型
*****************************************************************/
void FFT(struct compx *xin)
{
  int f,m,nv2,nm1,i,k,l,j=0;
  struct compx u,w,t;
   
   nv2=FFT_N/2;                  //变址运算,即把自然顺序变成倒位序,采用雷德算法
   nm1=FFT_N-1;  
   for(i=0;i<nm1;i++)        
   {
    if(i<j)                    //如果i<j,即进行变址
     {
      t=xin[j];           
      xin[j]=xin;
      xin=t;
     }
    k=nv2;                    //求j的下一个倒位序
    while(k<=j)               //如果k<=j,表示j的最高位为1   
     {           
      j=j-k;                 //把最高位变成0
      k=k/2;                 //k/2,比较次高位,依次类推,逐个比较,直到某个位为0
     }
   j=j+k;                   //把0改为1
  }
                        
  {
   int le,lei,ip;                            //FFT运算核,使用蝶形运算完成FFT运算
    f=FFT_N;
   for(l=1;(f=f/2)!=1;l++)                  //计算l的值,即计算蝶形级数
           ;
  for(m=1;m<=l;m++)                         // 控制蝶形结级数
   {                                        //m表示第m级蝶形,l为蝶形级总数l=log(2)N
    le=2<<(m-1);                            //le蝶形结距离,即第m级蝶形的蝶形结相距le点
    lei=le/2;                               //同一蝶形结中参加运算的两点的距离
    u.real=1.0;                             //u为蝶形结运算系数,初始值为1
    u.imag=0.0;
    w.real=cos(PI/lei);                     //w为系数商,即当前系数与前一个系数的商
    w.imag=-sin(PI/lei);
    for(j=0;j<=lei-1;j++)                   //控制计算不同种蝶形结,即计算系数不同的蝶形结
     {
      for(i=j;i<=FFT_N-1;i=i+le)            //控制同一蝶形结运算,即计算系数相同蝶形结
       {
        ip=i+lei;                           //i,ip分别表示参加蝶形运算的两个节点
        t=EE(xin[ip],u);                    //蝶形运算,详见公式
        xin[ip].real=xin.real-t.real;
        xin[ip].imag=xin.imag-t.imag;
        xin.real=xin.real+t.real;
        xin.imag=xin.imag+t.imag;
       }
      u=EE(u,w);                           //改变系数,进行下一个蝶形运算
     }
   }
  }
  
}

/************************************************************
函数原型:void main()
函数功能:测试FFT变换,演示函数使用方法
输入参数:无
输出参数:无
************************************************************/
void main()   
{  
  int i;
  for(i=0;i<FFT_N;i++)                           //给结构体赋值
  {
     s.real=sin(2*3.141592653589793*i/FFT_N); //实部为正弦波FFT_N点采样,赋值为1
     s.imag=0;                                //虚部为0
  }
  
  FFT(s);                                        //进行快速福利叶变换
  
  for(i=0;i<FFT_N;i++)                           //求变换后结果的模值,存入复数的实部部分
  s.real=sqrt(s.real*s.real+s.imag*s.imag);

   while(1);
}
下面还有几个版本的。

FFT1.0-1.2ourdev_655640K1EWAP.zip(文件大小:7K) (原文件名:FFT1.0-1.2.zip)
友情提示: 此问题已得到解决,问题已经关闭,关闭后问题禁止继续编辑,回答。
该问题目前已经被作者或者管理员关闭, 无法添加新回复
86条回答
millwood0
1楼-- · 2020-01-18 18:33
 精彩回答 2  元偷偷看……
millwood0
2楼-- · 2020-01-18 20:27
here is fft.h:


#ifndef FFT_H_INCLUDED
#define FFT_H_INCLUDED

/*********************************************************************
                         快速福利叶变换C函数
函数简介:此函数是通用的快速傅里叶变换C语言函数,移植性强,以下部分不依
          赖硬件。此函数采用联合体的形式表示一个复数,输入为自然顺序的复
          数(输入实数是可令复数虚部为0),输出为经过FFT变换的自然顺序的
          复数
使用说明:使用此函数只需更改宏定义FFT_N的值即可实现点数的改变,FFT_N的
          应该为2的N次方,不满足此条件时应在后面补0
函数调用:FFT(s);
作    者:吉帅虎
时    间:2010-2-20
版    本:Ver1.0
参考文献:

**********************************************************************/
//fft configuration
#define FFT_N                 32                                                          //定义福利叶变换的点数
#define FFT_TYPE        double
//end fft configuration

#define PI                 3.1415926535897932384626433832795028841971               //定义圆周率值

typedef struct {
    FFT_TYPE real,imag;
} compx;                                    //定义一个复数结构
//struct compx s[FFT_N];                                              //FFT输入和输出:从S[1]开始存放,根据大小自己定义


/*****************************************************************
函数原型:void FFT(struct compx *xin,int N)
函数功能:对输入的复数组进行快速傅里叶变换(FFT)
输入参数:*xin复数结构体组的首地址指针,struct型
*****************************************************************/
void fft(compx *xin);

#endif // FFT_H_INCLUDED
millwood0
3楼-- · 2020-01-18 22:13
here is fft.c:



/*********************************************************************
                         快速福利叶变换C函数
函数简介:此函数是通用的快速傅里叶变换C语言函数,移植性强,以下部分不依
          赖硬件。此函数采用联合体的形式表示一个复数,输入为自然顺序的复
          数(输入实数是可令复数虚部为0),输出为经过FFT变换的自然顺序的
          复数
使用说明:使用此函数只需更改宏定义FFT_N的值即可实现点数的改变,FFT_N的
          应该为2的N次方,不满足此条件时应在后面补0
函数调用:FFT(s);
作    者:吉帅虎
时    间:2010-2-20
版    本:Ver1.0
参考文献:

**********************************************************************/
#include <math.h>
#include "fft.h"


/*******************************************************************
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
*******************************************************************/
compx EE(compx a, compx b) {
    compx c;
    c.real=a.real*b.real-a.imag*b.imag;
    c.imag=a.real*b.imag+a.imag*b.real;
    return(c);
}

/*****************************************************************
函数原型:void FFT(struct compx *xin,int N)
函数功能:对输入的复数组进行快速傅里叶变换(FFT)
输入参数:*xin复数结构体组的首地址指针,struct型
*****************************************************************/
void fft(compx *xin) {
    int f,m,nv2,nm1,i,k,l,j=0;
    compx u,w,t;

    nv2=FFT_N/2;                  //变址运算,即把自然顺序变成倒位序,采用雷德算法
    nm1=FFT_N-1;
    for(i=0; i<nm1; i++) {
        if(i<j) {                  //如果i<j,即进行变址
            t=xin[j];
            xin[j]=xin;
            xin=t;
        }
        k=nv2;                    //求j的下一个倒位序
        while(k<=j) {             //如果k<=j,表示j的最高位为1
            j=j-k;                 //把最高位变成0
            k=k/2;                 //k/2,比较次高位,依次类推,逐个比较,直到某个位为0
        }
        j=j+k;                   //把0改为1
    }

    {
        int le,lei,ip;                            //FFT运算核,使用蝶形运算完成FFT运算
        f=FFT_N;
        for(l=1; (f=f/2)!=1; l++)                //计算l的值,即计算蝶形级数
            ;
        for(m=1; m<=l; m++) {                     // 控制蝶形结级数
            //m表示第m级蝶形,l为蝶形级总数l=log(2)N
            le=2<<(m-1);                            //le蝶形结距离,即第m级蝶形的蝶形结相距le点
            lei=le/2;                               //同一蝶形结中参加运算的两点的距离
            u.real=1.0;                             //u为蝶形结运算系数,初始值为1
            u.imag=0.0;
            w.real=cos(PI/lei);                     //w为系数商,即当前系数与前一个系数的商
            w.imag=-sin(PI/lei);
            for(j=0; j<=lei-1; j++) {               //控制计算不同种蝶形结,即计算系数不同的蝶形结
                for(i=j; i<=FFT_N-1; i=i+le) {        //控制同一蝶形结运算,即计算系数相同蝶形结
                    ip=i+lei;                           //i,ip分别表示参加蝶形运算的两个节点
                    t=EE(xin[ip],u);                    //蝶形运算,详见公式
                    xin[ip].real=xin.real-t.real;
                    xin[ip].imag=xin.imag-t.imag;
                    xin.real=xin.real+t.real;
                    xin.imag=xin.imag+t.imag;
                }
                u=EE(u,w);                           //改变系数,进行下一个蝶形运算
            }
        }
    }

}

/************************************************************
函数原型:void main()
函数功能:测试FFT变换,演示函数使用方法
输入参数:无
输出参数:无
************************************************************/
/*
int main(void) {
    int i;

    //generate the data
    for(i=0; i<FFT_N; i++) {                               //给结构体赋值
        s.real =        1.0+
                                2.0*cos(2*PI*1*(3.6/360+1.0*i/FFT_N))+
                                3.0*cos(2*PI*4*(1.8/360+1.0*i/FFT_N))+
                                4.0*cos(2*PI*6*(1.8/360+1.0*i/FFT_N))+
                                1.0e-1*rand()/RAND_MAX;                 //实部为正弦波FFT_N点采样,赋值为1
        s.imag=0;                                //虚部为0
    }

        //print out the time-domain data
        printf("time-domain data... ");
        for (i=0; i<FFT_N; i++)
                printf("i=%4d, real = %10.7f, imag = %10.7f, amp= %10.7f ", i, s.real, s.imag, sqrt(s.real*s.real + s.imag*s.imag));

        //perform fft
    fft(s);                                                //进行快速福利叶变换

        //printf the fft data
        printf("post-FFT data... ");
        for (i=0; i<FFT_N/2; i++)
                printf("i=%4d, real = %10.7f, imag = %10.7f, amp= %10.2f ", i, s.real/FFT_N, s.imag/FFT_N, sqrt(s.real*s.real + s.imag*s.imag)/((i==0)?FFT_N:(FFT_N/2)));

    //for(i=0; i<FFT_N; i++)                                 //求变换后结果的模值,存入复数的实部部分
       //s.real=sqrt(s.real*s.real+s.imag*s.imag);

        //printf the fft data
        //printf("mod-FFT data... ");
        //for (i=0; i<FFT_N; i++)
                //printf("i=%4d, amp = %10.7f ", i, s.real, s.imag);
    //while(1);
    return 0;
}
*/
millwood0
4楼-- · 2020-01-19 00:05
here is main.c (the test program):


#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include "fft.h"

compx s[FFT_N];                                              //FFT输入和输出:从S[1]开始存放,根据大小自己定义
/************************************************************
函数原型:void main()
函数功能:测试FFT变换,演示函数使用方法
输入参数:无
输出参数:无
************************************************************/
int main(void) {
    int i;

    //generate the data
    for(i=0; i<FFT_N; i++) {                               //给结构体赋值
        s.real =        1.0+
                                2.0*cos(2*PI*1*(3.6/360+1.0*i/FFT_N))+
                                3.0*cos(2*PI*4*(1.8/360+1.0*i/FFT_N))+
                                4.0*cos(2*PI*13*(1.8/360+1.0*i/FFT_N))+
                                1.0e-1*rand()/RAND_MAX;                 //实部为正弦波FFT_N点采样,赋值为1
        s.imag=        1.0e-1*rand()/RAND_MAX;                                //虚部为0
    }

        //print out the time-domain data
        printf("time-domain data... ");
        for (i=0; i<FFT_N; i++)
                printf("i=%4d, real = %10.3f, imag = %10.3f, amp= %10.3f ", i, s.real, s.imag, sqrt(s.real*s.real + s.imag*s.imag));

        //perform fft
    fft(s);                                                //进行快速福利叶变换

        //printf the fft data
        printf("post-FFT data... ");
        for (i=0; i<FFT_N/2; i++)
                printf("i=%4d, real = %10.3f, imag = %10.3f, amp= %10.3f ", i, s.real/FFT_N, s.imag/FFT_N, sqrt(s.real*s.real + s.imag*s.imag)/((i==0)?FFT_N:(FFT_N/2)));

    //for(i=0; i<FFT_N; i++)                                 //求变换后结果的模值,存入复数的实部部分
       //s.real=sqrt(s.real*s.real+s.imag*s.imag);

        //printf the fft data
        //printf("mod-FFT data... ");
        //for (i=0; i<FFT_N; i++)
                //printf("i=%4d, amp = %10.3f ", i, s.real, s.imag);
    //while(1);
    return 0;
}
millwood0
5楼-- · 2020-01-19 02:50
what main.c does is to generate a simulated series of sample data -

    s.real =        1.0+
                 2.0*cos(2*PI*1*(3.6/360+1.0*i/FFT_N))+
                 3.0*cos(2*PI*4*(1.8/360+1.0*i/FFT_N))+
                 4.0*cos(2*PI*13*(1.8/360+1.0*i/FFT_N))+
                 1.0e-1*rand()/RAND_MAX;          //实部为正弦波FFT_N点采样,赋值为1
        s.imag=        1.0e-1*rand()/RAND_MAX;                                //虚部为0

so s.real has a dc of 1, 1*fs at amptitude of 2.0, 4*fs at amplitude of 3.0, 13*fs at amplitude of 4.0, and a random factor (to simulate noise).

what we expect from the output would be this:

0fs (dc): 1
1fs: 2.0
2fs: 0.0
3fs: 0.0
4fs: 3.0
...
13fs:4.0
...

you can run your code and you will see the output in the "post-fft data..." section.

in my case, this is what I got:
0fs (dc): 1.049 vs. 1.0
1fs: 1.985 vs. 2.0
2fs: 0.007 vs. 0.0
3fs: 0.016 vs. 0.0
4fs: 2.998 vs. 3.0
...
13fs:3.999 vs. 4.0

fairly accurate.
millwood0
6楼-- · 2020-01-19 08:32
 精彩回答 2  元偷偷看……

一周热门 更多>