快速傅里叶变换 要用C++ 才行吧 你可以用MATLAB来实现更方便点啊
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此FFT 是用VC6.0编写，由FFT.CPP；STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成，编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。测试结果如下：
输入文件：8.TXT 或手动输入
8 //N
1
2
3
4
5
6
7
8
输出结果为：或保存为TXT文件。（8OUT.TXT）
8
(36,0)
(-4,9.65685)
(-4,4)
(-4,1.65685)
(-4,0)
(-4,-1.65685)
(-4,-4)
(-4,-9.65685)
下面为FFT.CPP文件：
// FFT.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
#include "stdafx.h"
#include iostream
#include complex
#include bitset
#include vector
#include conio.h
#include string
#include fstream
using namespace std;
bool inputData(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //手工输入数据
void FFT(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //FFT变换
void display(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //显示结果
bool readDataFromFile(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //从文件中读取数据
bool saveResultToFile(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //保存结果至文件中
const double PI = 3.1415926;
int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
vectorcomplexdouble vecList; //有限长序列
unsigned long ulN = 0; //N
char chChoose = ' '; //功能选择
//功能循环
while(chChoose != 'Q' chChoose != 'q')
{
//显示选择项
cout "\nPlease chose a function" endl;
cout "\t1.Input data manually, press 'M':" endl;
cout "\t2.Read data from file, press 'F':" endl;
cout "\t3.Quit, press 'Q'" endl;
cout "Please chose:";
//输入选择
chChoose = getch();
//判断
switch(chChoose)
{
case 'm': //手工输入数据
case 'M':
if(inputData(ulN, vecList))
{
FFT(ulN, vecList);
display(ulN, vecList);
saveResultToFile(ulN, vecList);
}
break;
case 'f': //从文档读取数据
case 'F':
if(readDataFromFile(ulN, vecList))
{
FFT(ulN, vecList);
display(ulN, vecList);
saveResultToFile(ulN, vecList);
}
break;
}
}
return 0;
}
bool Is2Power(unsigned long ul) //判断是否是2的整数次幂
{
if(ul 2)
return false;
while( ul 1 )
{
if( ul % 2 )
return false;
ul /= 2;
}
return true;
}
bool inputData(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList)
{
//题目
cout "\n\n\n==============================Input Data===============================" endl;
//输入N
cout "\nInput N:";
cinulN;
if(!Is2Power(ulN)) //验证N的有效性
{
cout "N is invalid (N must like 2, 4, 8, .....), please retry." endl;
return false;
}
//输入各元素
vecList.clear(); //清空原有序列
complexdouble c;
for(unsigned long i = 0; i ulN; i++)
{
cout "Input x(" i "):";
cin c;
vecList.push_back(c);
}
return true;
}
bool readDataFromFile(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList) //从文件中读取数据
{
//题目
cout "\n\n\n===============Read Data From File==============" endl;
//输入文件名
string strfilename;
cout "Input filename:" ;
cin strfilename;
//打开文件
cout "open file " strfilename "......." endl;
ifstream loadfile;
loadfile.open(strfilename.c_str());
if(!loadfile)
{
cout "\tfailed" endl;
return false;
}
else
{
cout "\tsucceed" endl;
}
vecList.clear();
//读取N
loadfile ulN;
if(!loadfile)
{
cout "can't get N" endl;
return false;
}
else
{
cout "N = " ulN endl;
}
//读取元素
complexdouble c;
for(unsigned long i = 0; i ulN; i++)
{
loadfile c;
if(!loadfile)
{
cout "can't get enough infomation" endl;
return false;
}
else
cout "x(" i ") = " c endl;
vecList.push_back(c);
}
//关闭文件
loadfile.close();
return true;
}
bool saveResultToFile(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList) //保存结果至文件中
{
//询问是否需要将结果保存至文件
char chChoose = ' ';
cout "Do you want to save the result to file? (y/n):";
chChoose = _getch();
if(chChoose != 'y' chChoose != 'Y')
{
return true;
}
//输入文件名
string strfilename;
cout "\nInput file name:" ;
cin strfilename;
cout "Save result to file " strfilename "......" endl;
//打开文件
ofstream savefile(strfilename.c_str());
if(!savefile)
{
cout "can't open file" endl;
return false;
}
//写入N
savefile ulN endl;
//写入元素
for(vectorcomplexdouble ::iterator i = vecList.begin(); i vecList.end(); i++)
{
savefile *i endl;
}
//写入完毕
cout "save succeed." endl;
//关闭文件
savefile.close();
return true;
}
void FFT(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList)
{
//得到幂数
unsigned long ulPower = 0; //幂数
unsigned long ulN1 = ulN - 1;
while(ulN1 0)
{
ulPower++;
ulN1 /= 2;
}
//反序
bitsetsizeof(unsigned long) * 8 bsIndex; //二进制容器
unsigned long ulIndex; //反转后的序号
unsigned long ulK;
for(unsigned long p = 0; p ulN; p++)
{
ulIndex = 0;
ulK = 1;
bsIndex = bitsetsizeof(unsigned long) * 8(p);
for(unsigned long j = 0; j ulPower; j++)
{
ulIndex += bsIndex.test(ulPower - j - 1) ? ulK : 0;
ulK *= 2;
}
if(ulIndex p)
{
complexdouble c = vecList[p];
vecList[p] = vecList[ulIndex];
vecList[ulIndex] = c;
}
}
//计算旋转因子
vectorcomplexdouble vecW;
for(unsigned long i = 0; i ulN / 2; i++)
{
vecW.push_back(complexdouble(cos(2 * i * PI / ulN) , -1 * sin(2 * i * PI / ulN)));
}
for(unsigned long m = 0; m ulN / 2; m++)
{
cout "\nvW[" m "]=" vecW[m];
}
//计算FFT
unsigned long ulGroupLength = 1; //段的长度
unsigned long ulHalfLength = 0; //段长度的一半
unsigned long ulGroupCount = 0; //段的数量
complexdouble cw; //WH(x)
complexdouble c1; //G(x) + WH(x)
complexdouble c2; //G(x) - WH(x)
for(unsigned long b = 0; b ulPower; b++)
{
ulHalfLength = ulGroupLength;
ulGroupLength *= 2;
for(unsigned long j = 0; j ulN; j += ulGroupLength)
{
for(unsigned long k = 0; k ulHalfLength; k++)
{
cw = vecW[k * ulN / ulGroupLength] * vecList[j + k + ulHalfLength];
c1 = vecList[j + k] + cw;
c2 = vecList[j + k] - cw;
vecList[j + k] = c1;
vecList[j + k + ulHalfLength] = c2;
}
}
}
}
void display(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList)
{
cout "\n\n===========================Display The Result=========================" endl;
for(unsigned long d = 0; d ulN;d++)
{
cout "X(" d ")\t\t\t = " vecList[d] endl;
}
}
下面为STDAFX.H文件：
// stdafx.h : 标准系统包含文件的包含文件，
// 或是常用但不常更改的项目特定的包含文件
#pragma once
#include iostream
#include tchar.h
// TODO: 在此处引用程序要求的附加头文件
下面为STDAFX.CPP文件：
// stdafx.cpp : 只包括标准包含文件的源文件
// FFT.pch 将成为预编译头
// stdafx.obj 将包含预编译类型信息
#include "stdafx.h"
// TODO: 在 STDAFX.H 中
//引用任何所需的附加头文件，而不是在此文件中引用
main()中r[m] = Autocorrelation(data[25],N);改
r[m] = Autocorrelation(data,N); 可解决语法错误
printf("%d\n",r[m]);应改为
printf("%f\n",r[m]);
因为float r[15];
#includestdio.h
float data[25]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,8};
float r[15];
int N=10;
int i,m;
float Autocorrelation(float data[], int N)
{for (m=0;m5;m++){r[m]=0;}
for( m=0;mN;m++)for( i=1; i=N; i++)r[m]+= data[i] * data[i+m];
return r[N-1];}
void main()
{for(m=0;m5;m++)
{r[m] = Autocorrelation(data,N);
printf("%f\n",r[m]);}
getch();
}
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;
}
float ar[1024],ai[1024];/* 原始数据实部，虚部 */
float a[2050];
void fft(int nn) /* nn数据长度 */
{
int n1,n2,i,j,k,l,m,s,l1;
float t1,t2,x,y;
float w1,w2,u1,u2,z;
float fsin[10]={0.000000,1.000000,0.707107,0.3826834,0.1950903,0.09801713,0.04906767,0.02454123,0.01227154,0.00613588,};
float fcos[10]={-1.000000,0.000000,0.7071068,0.9238796,0.9807853,0.99518472,0.99879545,0.9996988,0.9999247,0.9999812,};
switch(nn)
{
case 1024: s=10; break;
case 512: s=9; break;
case 256: s=8; break;
}
n1=nn/2; n2=nn-1;
j=1;
for(i=1;i=nn;i++)
{
a[2*i]=ar[i-1];
a[2*i+1]=ai[i-1];
}
for(l=1;ln2;l++)
{
if(lj)
{
t1=a[2*j];
t2=a[2*j+1];
a[2*j]=a[2*l];
a[2*j+1]=a[2*l+1];
a[2*l]=t1;
a[2*l+1]=t2;
}
k=n1;
while (kj)
{
j=j-k;
k=k/2;
}
j=j+k;
}
for(i=1;i=s;i++)
{
u1=1;
u2=0;
m=(1i);
k=m1;
w1=fcos[i-1];
w2=-fsin[i-1];
for(j=1;j=k;j++)
{
for(l=j;lnn;l=l+m)
{
l1=l+k;
t1=a[2*l1]*u1-a[2*l1+1]*u2;
t2=a[2*l1]*u2+a[2*l1+1]*u1;
a[2*l1]=a[2*l]-t1;
a[2*l1+1]=a[2*l+1]-t2;
a[2*l]=a[2*l]+t1;
a[2*l+1]=a[2*l+1]+t2;
}
z=u1*w1-u2*w2;
u2=u1*w2+u2*w1;
u1=z;
}
}
for(i=1;i=nn/2;i++)
{
ar[i]=4*a[2*i+2]/nn; /* 实部 */
ai[i]=-4*a[2*i+3]/nn; /* 虚部 */
a[i]=4*sqrt(ar[i]*ar[i]+ai[i]*ai[i]); /* 幅值 */
}
}
(;si=2)
你好，这是我的回答，希望可以帮到你。
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。
