c语言fft函数下载 fft的c语言代码

求用C语言实现FFT变换的程序（见下面）

你好，这是我的回答，希望可以帮到你。

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1）结果讨论

一，如果对信号进行同样点数N的FFT变换，采样频率fs越高，则可以分析越高频的信号；与此同时，采样频率越低，对于低频信号的频谱分辨率则越好。

二，假设采样点不在正弦信号的波峰、波谷、以及0电压处，频谱则会产生泄露（leakage）。

三，对于同样的采样率fs，提高FFT的点数N，则可提高频谱的分辨率。

四，如果采样频率fs小于2倍信号频率2*fs（奈圭斯特定理），则频谱分析结果会出错。

五，对于（二）中泄露现象，可以通过在信号后面补零点解决。

2）程序及注解如下

%清除命令窗口及变量

clc;

clear all;

%输入f、N、T、是否补零（补几个零）

f=input('Input frequency of the signal: f\n');

N=input('Input number of pointsl: N\n');

T=input('Input sampling time: T\n');

flag=input('Add zero too sampling signal or not? yes=1 no=0\n');

if(flag)

ZeroNum=input('Input nmber of zeros\n');

else

ZeroNum=0;

end

%生成信号，signal是原信号。signal为采样信号。

fs=1/T;

t=0:0.00001:T*(N+ZeroNum-1);

signal=sin(2*pi*f*t);

t2=0:T:T*(N+ZeroNum-1);

signal2=sin(2*pi*f*t2);

if (flag)

signal2=[signal2 zeros(1, ZeroNum)];

end

%画出原信号及采样信号。

figure;

subplot(2,1,1);

plot(t,signal);

xlabel('Time(s)');

ylabel('Amplitude(volt)');

title('Singnal');

hold on;

subplot(2,1,1);

stem(t2,signal2,'r');

axis([0 T*(N+ZeroNum) -1 1]);

%作FFT变换，计算其幅值，归一化处理，并画出频谱。

Y = fft(signal2,N);

Pyy = Y.* conj(Y) ;

Pyy=(Pyy/sum(Pyy))*2;

f=0:fs/(N-1):fs/2;4

subplot(2,1,2);

bar(f,Pyy(1:N/2));

xlabel('Frequency(Hz)');

ylabel('Amplitude');

title('Frequency compnents of signal');

axis([0 fs/2 0 ceil(max(Pyy))])

grid on;

祝你好运！

我可以帮助你，你先设置我最佳答案后，我百度Hii教你。

怎样用C语言实现FFT算法啊？

1、二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下：

先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。相应的伪代码如下所示：

for (int i=0; iM; i++)

FFT_1D(ROW[i]，N);

for (int j=0; jN; j++)

FFT_1D(COL[j]，M);

其中，ROW[i]表示矩阵的第i行。注意这只是一个简单的记法，并不能完全照抄。还需要通过一些语句来生成各行的数据。同理，COL[i]是对矩阵的第i列的一种简单表示方法。

所以，关键是一维FFT算法的实现。

2、例程：

#include stdio.h

#include math.h

#include stdlib.h

#define N 1000

/*定义复数类型*/

typedef struct{

double real;

double img;

}complex;

complex x[N], *W; /*输入序列,变换核*/

int size_x=0;      /*输入序列的大小，在本程序中仅限2的次幂*/

double PI;         /*圆周率*/

void fft();     /*快速傅里叶变换*/

void initW();   /*初始化变换核*/

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 output();

int main(){

int i;                             /*输出结果*/

system("cls");

PI=atan(1)*4;

printf("Please input the size of x:\n");

scanf("%d",size_x);

printf("Please input the data in x[N]:\n");

for(i=0;isize_x;i++)

scanf("%lf%lf",x[i].real,x[i].img);

initW();

fft();

output();

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(size_x)/log(2) ;i++){   /*一级蝶形运算*/

l=1i;

for(j=0;jsize_x;j+= 2*l ){             /*一组蝶形运算*/

for(k=0;kl;k++){        /*一个蝶形运算*/

mul(x[j+k+l],W[size_x*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;

}

}

}

}

/*初始化变换核*/

void initW(){

int i;

W=(complex *)malloc(sizeof(complex) * size_x);

for(i=0;isize_x;i++){

W[i].real=cos(2*PI/size_x*i);

W[i].img=-1*sin(2*PI/size_x*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;isize_x;i++){

k=i;j=0;

t=(log(size_x)/log(2));

while( (t--)0 ){

j=j1;

j|=(k  1);

k=k1;

}

if(ji){

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("The result are as follows\n");

for(i=0;isize_x;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");

else printf("%.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;

}

C语言 FFTW 二维

ELEM这个数组是为了确定二维数组的每个值的确定位置，因为你申请的in和out都是1维数组（不考虑实部虚部那个0和1）所以要确定在你开辟的这个1维数组中所对应的二维数组是哪个数就用到了ELEM，举个例子，比如你算二维数组[r,c]这个位置的值，其实是在一维数组的第r*N+c个数，所以就得到了in[r*N+c][0]，也就是在做fft之前的fftw_complex表示，楼主可能混淆fftw_complex和文中ELEM数组了，ELEM并不是fftw_complex数组的表示，只是为了找到确定数组位置的一个中间数组而已，希望回答能让你满意

求FFT的C语言实现

#include stdio.h

#include math.h

#include stdlib.h

#define N 1000

/*定义复数类型*/

typedef struct{

double real;

double img;

}complex;

complex x[N], *W; /*输入序列,变换核*/

int size_x=0; /*输入序列的大小，在本程序中仅限2的次幂*/

double PI; /*圆周率*/

void fft(); /*快速傅里叶变换*/

void initW(); /*初始化变换核*/

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 output();

int main(){

int i; /*输出结果*/

system("cls");

PI=atan(1)*4;

printf("Please input the size of x:\n");

scanf("%d",size_x);

printf("Please input the data in x[N]:\n");

for(i=0;isize_x;i++)

scanf("%lf%lf",x[i].real,x[i].img);

initW();

fft();

output();

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(size_x)/log(2) ;i++){ /*一级蝶形运算*/

l=1i;

for(j=0;jsize_x;j+= 2*l ){ /*一组蝶形运算*/

for(k=0;kl;k++){ /*一个蝶形运算*/

mul(x[j+k+l],W[size_x*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;

}

}

}

}

/*初始化变换核*/

void initW(){

int i;

W=(complex *)malloc(sizeof(complex) * size_x);

for(i=0;isize_x;i++){

W[i].real=cos(2*PI/size_x*i);

W[i].img=-1*sin(2*PI/size_x*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;isize_x;i++){

k=i;j=0;

t=(log(size_x)/log(2));

while( (t--)0 ){

j=j1;

j|=(k 1);

k=k1;

}

if(ji){

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("The result are as follows\n");

for(i=0;isize_x;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");

else printf("%.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;

}