FFT dans un seul C-fichier

Je cherchais une FFT de mise en œuvre en C. Cependant, je ne suis pas à la recherche d'une énorme bibliothèque (comme FFTW) mais pour une utilisation facile simples C-fichier de mise en œuvre. Malheureusement, je n'ai pas été en mesure de trouver quelque chose comme cela.

Quelqu'un peut-il recommander une mise en œuvre simple?

  • Essayez de de la recherche pour " fft " sur github. Mais ce n'est pas facile à utiliser sur FFTW? Voulez-vous dire facile de comprendre la source?
  • Écrire votre propre. Ça va être un bon exercice. L'internet est plein d'explications sur la façon de calculer la TFD et TFR. L'utiliser.
  • La FFT routines ici moins d'une centaine de lignes de code. La bibliothèque met en œuvre avant et inverse de la transformée de Fourier rapide (FFT) des algorithmes en utilisant à la fois la décimation dans le temps (DIT) et la décimation de la fréquence (DIF).
InformationsquelleAutor mijc | 2012-01-10
  1. 24

    Votre meilleur pari est KissFFT - comme son nom l'indique c'est simple, mais ça reste tout à fait respectable rapide, et beaucoup plus léger que FFTW. C'est aussi gratuit, wheras FFTW nécessite une lourde frais de licence si vous souhaitez l'inclure dans un produit commercial.

    • Seulement si vous êtes de les redistribuer, et de ne pas divulguer la source sous la licence GPL...
    • C'est exactement ce que je cherchais. Je vous remercie beaucoup.
    InformationsquelleAutor Paul R
  2. 13

    Ce fichier fonctionne correctement comme il est: il suffit de copier et de coller dans votre ordinateur.
    En surfant sur le web j'ai trouvé cette mise en œuvre facile sur la page wikipedia ici. La page est en italien, donc j'ai ré-écrit le code avec certaines traductions. Ici il y a presque les mêmes informations, mais en anglais. PROFITEZ-en!

    #include <iostream>
#include <complex>
#define MAX 200
using namespace std;
#define M_PI 3.1415926535897932384
int log2(int N)    /*function to calculate the log2(.) of int numbers*/
{
int k = N, i = 0;
while(k) {
k >>= 1;
i++;
}
return i - 1;
}
int check(int n)    //checking if the number of element is a power of 2
{
return n > 0 && (n & (n - 1)) == 0;
}
int reverse(int N, int n)    //calculating revers number
{
int j, p = 0;
for(j = 1; j <= log2(N); j++) {
if(n & (1 << (log2(N) - j)))
p |= 1 << (j - 1);
}
return p;
}
void ordina(complex<double>* f1, int N) //using the reverse order in the array
{
complex<double> f2[MAX];
for(int i = 0; i < N; i++)
f2[i] = f1[reverse(N, i)];
for(int j = 0; j < N; j++)
f1[j] = f2[j];
}
void transform(complex<double>* f, int N) //
{
ordina(f, N);    //first: reverse order
complex<double> *W;
W = (complex<double> *)malloc(N / 2 * sizeof(complex<double>));
W[1] = polar(1., -2. * M_PI / N);
W[0] = 1;
for(int i = 2; i < N / 2; i++)
W[i] = pow(W[1], i);
int n = 1;
int a = N / 2;
for(int j = 0; j < log2(N); j++) {
for(int i = 0; i < N; i++) {
if(!(i & n)) {
complex<double> temp = f[i];
complex<double> Temp = W[(i * a) % (n * a)] * f[i + n];
f[i] = temp + Temp;
f[i + n] = temp - Temp;
}
}
n *= 2;
a = a / 2;
}
}
void FFT(complex<double>* f, int N, double d)
{
transform(f, N);
for(int i = 0; i < N; i++)
f[i] *= d; //multiplying by step
}
int main()
{
int n;
do {
cout << "specify array dimension (MUST be power of 2)" << endl;
cin >> n;
} while(!check(n));
double d;
cout << "specify sampling step" << endl; //just write 1 in order to have the same results of matlab fft(.)
cin >> d;
complex<double> vec[MAX];
cout << "specify the array" << endl;
for(int i = 0; i < n; i++) {
cout << "specify element number: " << i << endl;
cin >> vec[i];
}
FFT(vec, n, d);
cout << "...printing the FFT of the array specified" << endl;
for(int j = 0; j < n; j++)
cout << vec[j] << endl;
return 0;
}
    InformationsquelleAutor Leos313
  3. 6

    Vous pouvez commencer la conversion de ce fragment de code java à C l'auteur affirme qu'il a été converti à partir de C, basé sur le livre numerical recipies lequel vous trouverez en ligne! ici

    InformationsquelleAutor stacker