FFT.rar_fft实部虚部_fft实部虚部_傅里叶变换_如果FFT的输入数据只有实部,出来后的数据格式包含虚部和实部吗资源-CSDN下载

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14 浏览量 2022-09-20 17:07:26 上传评论 1 收藏 1KB RAR 举报

快速傅里叶变换（FFT）是数字信号处理领域中一种重要的算法，用于高效地计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换。在标题"FFT.rar_fft 实部虚部_fft 实部虚部_傅里叶变换"中，我们可以看到这个压缩包包含了关于FFT、实部和虚部以及傅里叶变换的相关内容。描述进一步提到包含了源代码，这意味着我们可以深入理解FFT的实际实现。傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具，广泛应用于信号分析、图像处理、滤波器设计等领域。在离散形式下，DFT计算一个序列的频率成分，它返回的结果是一组复数，每个复数包含两个部分：实部和虚部。实部表示信号的偶数谐波分量，而虚部则对应奇数谐波分量。两者结合可以得到完整的频率信息。 FFT算法通过巧妙的数据重排和递归分解，将DFT的计算复杂度从O(N^2)降低到O(N log N)，极大地提高了计算效率。最常见的FFT算法是Cooley-Tukey算法，它基于分治策略，将大问题分解为小问题解决，然后组合结果。在压缩包中的"FFT.txt"文件，很可能是用某种编程语言（如C，Python或Matlab）编写的源代码，实现了FFT的计算。这些代码可能包括以下部分： 1. **预处理**：数据的预处理，例如填充零、对齐等，以满足FFT的输入要求。 2. **FFT函数**：核心的FFT算法实现，可能包括蝶形运算和复数操作。 3. **后处理**：获取实部和虚部，可能还包括计算幅度、相位和倾角。 4. **逆FFT**：执行逆傅里叶变换，将频域信号转换回时域信号。通过学习和理解这些源代码，开发者不仅可以掌握FFT的工作原理，还能将其应用到实际项目中，进行信号分析和处理。例如，实部和虚部可以用来识别信号中的不同频率成分，而倾角（即相位）提供了关于信号相位变化的信息。这个压缩包提供的资源对于学习和实践FFT及其应用非常有价值，无论是初学者还是经验丰富的工程师，都能从中获益。通过研究源代码，可以深入理解FFT算法的内部机制，以及如何利用其实现对信号的频率分析。

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#include<graphics.h> #include<stdlib.h> #include<stdio.h> #include<math.h> #define PI 3.141593 int nu,i,n=1; float xr[1024],xi[1024],w[1024]; main() { float x; int v; int graphdrv=VGA; int graphmode=VGAHI; initgraph(&graphdrv, &graphmode,"\\tc\\bgi"); printf("\n\n n=2**r\n\n"); printf("r=5,6,7,8,9 or 10 \n\n"); printf("INPUT ONE OF r's VALUES: \n\n r="); scanf("%d",&nu); for(i=0;i<nu;i++) n=2*n; printf("Waiting,Data are processed...\n"); x=4*PI/n; for(i=0;i<n;i++) { xr[i]=cos(i*x)+0.5*cos(2*i*x)+0.8*cos(5*i*x); xr[i]=xr[i]/n; xi[i]=0; w[i]=cos(i*x)+0.5*cos(2*i*x)+0.8*cos(5*i*x); } cleardevice(); settextstyle(1,0,0); outtextxy(100,3,"Here os the curve f(t)-t:"); showgraph(220,50,n); v=n/2; fft(v); settextstyle(1,0,0); outtextxy(100,3,"Here is the curve F(f)-f:"); showgraph(220,300,n); } /*用于画图的函数*/ showgraph(y0,r,m) int y0,r,m; { float t,l; int y1,i,x1; line(0,20,0,420); for(i=0;i<41;i++) line(0,10*i+20,2,10*i+20); line(0,y0,639,y0); for(i=0;i<65;i++) line(10*i,y0,10*i,218); moveto(0,y0); for(i=0;i<m;i++) { l=640.0/m*i; x1=(int)l; t=y0-w[i]*r; y1=(int)t; lineto(x1,y1); } settextstyle(3,0,0); outtextxy(100,400,"Press any key to continue!"); getch(); cleardevice(); } /*实现傅里叶变换的函数*/ fft(n2) int n2; { int nu1,kn,l,i,g,k,p; float arg,c,s; int j,h=1; float tr,ti; nu1=nu-1; k=0; for(l=1;l<=nu;l++) { for(g=1;g<=nu1;g++) h=2*h; do { for(i=1;i<=n2;i++) { j=k/h; p=ibitr(j,nu); arg=6.283185*p/n; c=cos(arg); s=sin(arg); kn=k+n2; tr=xr[kn]*c+xi[kn]*s; ti=xi[kn]*c-xr[kn]*s; xr[kn]=xr[k]-tr; xi[kn]=xi[k]-ti; xr[k]=xr[k]+tr; xi[k]=xi[k]+ti; k=k+1; } k=k+n2; } while((k+n2)<n); k=0; nu1=nu1-1; h=1; n2=n2/2; } for(k=0;k<n;k++) { j=k; i=ibitr(j,nu); if(i<=k) continue; tr=xr[k]; xr[i]=tr; ti=xi[k]; xi[k]=xi[i]; xi[i]=ti; } for(i=0;i<n/2;i++) { w[i]=xr[i]*xr[i]+xi[i]*xi[i]; w[n-i-1]=0; } } /*实现序数恢复的函数*/ int ibitr(j,nu) int j,nu; { int m,j1,j2,ibr; ibr=0; j1=j; for(m=1;m<=nu;m++) { j2=j1/2; ibr=2*ibr+(j1-j2*2); j1=j2; } return(ibr); }