快速傅立葉變換FFT的學習筆記一:C語言程式碼的簡單實現
阿新 • • 發佈:2018-11-03
快速傅立葉變換FFT的學習筆記一:C語言程式碼的簡單實現
fft.c
#include "math.h" #include "fft.h" void conjugate_complex(int n,complex in[],complex out[]) { int i = 0; for(i=0;i<n;i++) { out[i].imag = -in[i].imag; out[i].real = in[i].real; } } void c_abs(complex f[],float out[],int n) { int i = 0; float t; for(i=0;i<n;i++) { t = f[i].real * f[i].real + f[i].imag * f[i].imag; out[i] = sqrt(t); } } float c_value(complex f) { return f.real * f.real + f.imag * f.imag; } void c_plus(complex a,complex b,complex *c) { c->real = a.real + b.real; c->imag = a.imag + b.imag; } void c_sub(complex a,complex b,complex *c) { c->real = a.real - b.real; c->imag = a.imag - b.imag; } void c_mul(complex a,complex b,complex *c) { c->real = a.real * b.real - a.imag * b.imag; c->imag = a.real * b.imag + a.imag * b.real; } void c_div(complex a,complex b,complex *c) { c->real = (a.real * b.real + a.imag * b.imag)/(b.real * b.real +b.imag * b.imag); c->imag = (a.imag * b.real - a.real * b.imag)/(b.real * b.real +b.imag * b.imag); } #define SWAP(a,b) tempr=(a);(a)=(b);(b)=tempr void Wn_i(int n,int i,complex *Wn,char flag) { Wn->real = cos(2*PI*i/n); if(flag == 1) Wn->imag = -sin(2*PI*i/n); else if(flag == 0) Wn->imag = -sin(2*PI*i/n); } //傅立葉變化 void fft(int length,complex f[]) { complex t,wn;//中間變數 int i,j,k,m,n,l,r,M; int la,lb,lc; /*----計算分解的級數M=log2(length)----*/ for(i=length,M=1;(i=i/2)!=1;M++); /*----按照倒位序重新排列原訊號----*/ for(i=1,j=length/2;i<=length-2;i++) { if(i<j) { t=f[j]; f[j]=f[i]; f[i]=t; } k=length/2; while(k<=j) { j=j-k; k=k/2; } j=j+k; } /*----FFT演算法----*/ for(m=1;m<=M;m++) { la=pow(2,m); //la=2^m代表第m級每個分組所含節點數 lb=la/2; //lb代表第m級每個分組所含碟形單元數 //同時它也表示每個碟形單元上下節點之間的距離 /*----碟形運算----*/ for(l=1;l<=lb;l++) { r=(l-1)*pow(2,M-m); for(n=l-1;n<length-1;n=n+la) //遍歷每個分組,分組總數為N/la { lc=n+lb; //n,lc分別代表一個碟形單元的上、下節點編號 Wn_i(length,r,&wn,1); //wn=Wnr c_mul(f[lc],wn,&t); //t = f[lc] * wn複數運算 c_sub(f[n],t,&(f[lc])); //f[lc] = f[n] - f[lc] * Wnr c_plus(f[n],t,&(f[n])); //f[n] = f[n] + f[lc] * Wnr } } } } //傅立葉逆變換 void ifft(int length,complex f[]) { int i=0; conjugate_complex(length,f,f); fft(length,f); conjugate_complex(length,f,f); for(i=0;i<length;i++) { f[i].imag = (f[i].imag)/length; f[i].real = (f[i].real)/length; } }
fft.h
#ifndef __FFT_H__ #define __FFT_H__ typedef struct //複數型別 { float real; //實部 float imag; //虛部 }complex; #define PI 3.1415926535897932384626433832795028841971 /////////////////////////////////////////// void conjugate_complex(int n,complex in[],complex out[]); float c_value(complex f); //複數取模 void c_plus(complex a,complex b,complex *c); //複數加 void c_mul(complex a,complex b,complex *c) ; //複數乘 void c_sub(complex a,complex b,complex *c); //複數減法 void c_div(complex a,complex b,complex *c); //複數除法 void fft(int length,complex f[]); //傅立葉變換 輸出也存在陣列f中 void ifft(int length,complex f[]); // 傅立葉逆變換 void c_abs(complex f[],float out[],int n); //複數陣列取模 //////////////////////////////////////////// #endif
main.c
void measure_fft(float *phase, float *amplitude) { int index=0, max_index=1; float max_value, lx, ly; for(index = 0; index < FFT_LEN; index++) { fft_buff[index].real = input[index]; fft_buff[index].imag = 0; } fft(FFT_LEN, fft_buff); //進行FFT處理 //從1開始,去掉直流分量 max_value=c_value(fft_buff[max_index]); for(index = 1; index < FFT_LEN; index++) { if(c_value(fft_buff[index])>max_value) { max_index = index; max_value = c_value(fft_buff[index]); } } if(max_index!=1) { printf("error! fft freq wrong!\r\n"); } lx = fft_buff[max_index].real ; ly = fft_buff[max_index].imag ; *phase = atanf(lx / ly); *amplitude = sqrt(max_value); } int main(void) { ... ... }
注意:
- input陣列是AD採集的陣列
- fft_buff陣列是用來FFT變換,結果也存在fft_buff中
- 去掉第一個點的直流分量
- 目標頻率在第二個點中,而且目標頻率點的模最大,所以加了簡單的判斷