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FFT算法的使用说明与C语言版实现源码

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楼主
janewood|  楼主 | 2023-11-20 10:03 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
FFT使用说明
性能:
64点  :1.50299ms
128点 :3.09864ms
使用方法指导:
1,需要两个文件,fft_fp.c和fft_fp.h
2,根据需求修改fft_fp.h中的采样点数FFT_N,采样点数以宏定义的方式定义
3,外部声明两个全局变量,已经在fft_fp.c中定义
    extern struct compx s[FFT_N];     //FFT输入和输出:从S[0]开始存放,根据大小自己定义
    extern float SIN_TAB[FFT_N/4+1];  //正弦信号表
4,调用create_sin_tab(float *sin_t)函数将正弦信号数据表生成在内存中,比如这样调用create_sin_tab(SIN_TAB);
5,采样数据,将ADC采样的数据按自然序列放在s的实部,虚部为0
6,调用FFT(struct compx *xin)函数开始计算,计算结果也存放在xin中,比如我们这样调用:FFT(s),结果存放在s中
7,计算每个频点的模值,计算方法如下:
    for(i=1;i<FFT_N/2;i++){          //求变换后结果的模值,存入复数的实部部分
        s[ i].real=sqrt(s[ i].real*s[ i].real+s[ i].imag*s[ i].imag)/(i=0?FFT_N:(FFT_N/2));
    }


/*********************************************************************
                         快速福利叶变换C程序包
函数简介:此程序包是通用的快速傅里叶变换C语言函数,移植性强,以下部分不依
          赖硬件。此程序包采用联合体的形式表示一个复数,输入为自然顺序的复
          数(输入实数是可令复数虚部为0),输出为经过FFT变换的自然顺序的
          复数.此程序包可在初始化时调用create_sin_tab()函数创建正弦函数表,
          以后的可采用查表法计算耗时较多的sin和cos运算,加快可计算速度.与
          Ver1.1版相比较,Ver1.2版在创建正弦表时只建立了1/4个正弦波的采样值,
          相比之下节省了FFT_N/4个存储空间
使用说明:使用此函数只需更改宏定义FFT_N的值即可实现点数的改变,FFT_N的
          应该为2的N次方,不满足此条件时应在后面补0。若使用查表法计算sin值和
          cos值,应在调用FFT函数前调用create_sin_tab()函数创建正弦表
函数调用:FFT(s);
作    者:吉帅虎
时    间:2010-2-20
版    本:Ver1.2
参考文献:  
**********************************************************************/
#include <math.h>
#include "fft_fp.h"

//#define FFT_N 64                                                   //定义福利叶变换的点数
//#define PI 3.1415926535897932384626433832795028841971               //定义圆周率值
//
//struct compx {float real,imag;};                                    //定义一个复数结构
struct compx s[FFT_N];                                              //FFT输入和输出:从S[0]开始存放,根据大小自己定义
float SIN_TAB[FFT_N/4+1];                                             //定义正弦表的存放空间

/*******************************************************************
函数原型:struct compx EE(struct compx b1,struct compx b2)  
函数功能:对两个复数进行乘法运算
输入参数:两个以联合体定义的复数a,b
输出参数:a和b的乘积,以联合体的形式输出
*******************************************************************/
struct compx EE(struct compx a,struct compx b)      
{
struct compx c;
c.real=a.real*b.real-a.imag*b.imag;
c.imag=a.real*b.imag+a.imag*b.real;
return(c);
}

/******************************************************************
函数原型:void create_sin_tab(float *sin_t)
函数功能:创建一个正弦采样表,采样点数与福利叶变换点数相同
输入参数:*sin_t存放正弦表的数组指针
输出参数:无
******************************************************************/
void create_sin_tab(float *sin_t)                     
{
  int i;
  for(i=0;i<=FFT_N/4;i++)
  sin_t[ i]=sin(2*PI*i/FFT_N);
}
/******************************************************************
函数原型:void sin_tab(float pi)
函数功能:采用查表的方法计算一个数的正弦值
输入参数:pi 所要计算正弦值弧度值,范围0--2*PI,不满足时需要转换
输出参数:输入值pi的正弦值
******************************************************************/
float sin_tab(float pi)
{
  int n;
  float a=0;
   n=(int)(pi*FFT_N/2/PI);
   
  if(n>=0&&n<=FFT_N/4)
    a=SIN_TAB[n];
  else if(n>FFT_N/4&&n<FFT_N/2)
    {
     n-=FFT_N/4;
     a=SIN_TAB[FFT_N/4-n];
    }
  else if(n>=FFT_N/2&&n<3*FFT_N/4)
    {
     n-=FFT_N/2;
     a=-SIN_TAB[n];
   }
  else if(n>=3*FFT_N/4&&n<3*FFT_N)
    {
     n=FFT_N-n;
     a=-SIN_TAB[n];
   }
  
  return a;
}
/******************************************************************
函数原型:void cos_tab(float pi)
函数功能:采用查表的方法计算一个数的余弦值
输入参数:pi 所要计算余弦值弧度值,范围0--2*PI,不满足时需要转换
输出参数:输入值pi的余弦值
******************************************************************/
float cos_tab(float pi)
{
   float a,pi2;
   pi2=pi+PI/2;
   if(pi2>2*PI)
     pi2-=2*PI;
   a=sin_tab(pi2);
   return a;
}
/*****************************************************************
函数原型:void FFT(struct compx *xin,int N)
函数功能:对输入的复数组进行快速傅里叶变换(FFT)
输入参数:*xin复数结构体组的首地址指针,struct型
输出参数:无
*****************************************************************/
void FFT(struct compx *xin)
{
  register int f,m,nv2,nm1,i,k,l,j=0;
  struct compx u,w,t;
   
   nv2=FFT_N/2;                  //变址运算,即把自然顺序变成倒位序,采用雷德算法
   nm1=FFT_N-1;  
   for(i=0;i<nm1;i++)        
   {
    if(i<j)                    //如果i<j,即进行变址
     {
      t=xin[j];           
      xin[j]=xin[ i];
      xin[ i]=t;
     }
    k=nv2;                    //求j的下一个倒位序
    while(k<=j)               //如果k<=j,表示j的最高位为1   
     {           
      j=j-k;                 //把最高位变成0
      k=k/2;                 //k/2,比较次高位,依次类推,逐个比较,直到某个位为0
     }
   j=j+k;                   //把0改为1
  }
                        
  {
   int le,lei,ip;                            //FFT运算核,使用蝶形运算完成FFT运算
    f=FFT_N;
   for(l=1;(f=f/2)!=1;l++)                  //计算l的值,即计算蝶形级数
           ;
  for(m=1;m<=l;m++)                         // 控制蝶形结级数
   {                                        //m表示第m级蝶形,l为蝶形级总数l=log(2)N
    le=2<<(m-1);                            //le蝶形结距离,即第m级蝶形的蝶形结相距le点
    lei=le/2;                               //同一蝶形结中参加运算的两点的距离
    u.real=1.0;                             //u为蝶形结运算系数,初始值为1
    u.imag=0.0;
    //w.real=cos(PI/lei);                  //不适用查表法计算sin值和cos值
    // w.imag=-sin(PI/lei);
    w.real=cos_tab(PI/lei);                //w为系数商,即当前系数与前一个系数的商
    w.imag=-sin_tab(PI/lei);
    for(j=0;j<=lei-1;j++)                  //控制计算不同种蝶形结,即计算系数不同的蝶形结
     {
      for(i=j;i<=FFT_N-1;i=i+le)           //控制同一蝶形结运算,即计算系数相同蝶形结
       {
        ip=i+lei;                          //i,ip分别表示参加蝶形运算的两个节点
        t=EE(xin[ip],u);                   //蝶形运算,详见公式
        xin[ip].real=xin[ i].real-t.real;
        xin[ip].imag=xin[ i].imag-t.imag;
        xin[ i].real=xin[ i].real+t.real;
        xin[ i].imag=xin[ i].imag+t.imag;
       }
      u=EE(u,w);                          //改变系数,进行下一个蝶形运算
     }
   }
  }
  
}


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沙发
biechedan| | 2024-5-3 17:54 | 只看该作者
FFT算法通常要求输入数据点的数量是2的幂次,如果不是,可能需要对数据进行填充或截断以满足这个要求。

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板凳
caigang13| | 2024-5-4 08:50 | 只看该作者
FFT算法主要在交流信号测量设计中会用。

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地板
robertesth| | 2024-5-4 21:09 | 只看该作者
由于FFT算法涉及到复数运算和浮点数运算,因此需要注意精度控制。在实现FFT算法时,需要选择合适的浮点数精度和舍入方式,以避免精度损失和误差累积等问题。

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5
chenjun89| | 2024-5-5 14:56 | 只看该作者
有些MCU厂家都直接提供了FFT算法库

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6
sdCAD| | 2024-5-6 09:43 | 只看该作者
FFT算法要求输入数据的长度必须为2的幂次方(例如,16, 32, 64等)。如果不是,可以使用零填充或者丢弃多余的数据。

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7
jtracy3| | 2024-5-6 12:09 | 只看该作者
根据输入数据的长度和所需的频率分辨率选择合适的FFT长度。FFT长度通常是2的整数次幂,例如256、512、1024等。

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8
pmp| | 2024-5-6 12:36 | 只看该作者
在C语言中,需要手动分配数组空间,并且在完成FFT后释放内存。

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9
mattlincoln| | 2024-5-6 13:36 | 只看该作者
在实现FFT时,通常采用原位计算,即在输入数组上直接进行计算,以节省内存空间。这要求在编程时注意数据的存储和读取方式。

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10
earlmax| | 2024-5-6 17:06 | 只看该作者
FFT函数的输出是一个复数数组,表示输入信号的频谱。可以将这些复数转换为幅度谱或相位谱,以便进一步分析。

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11
kmzuaz| | 2024-5-6 17:35 | 只看该作者
由于FFT涉及到复数运算,需要使用或者定义合适的复数数据结构来存储和处理复数。

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12
robincotton| | 2024-5-6 18:54 | 只看该作者
FFT算法对输入数据的长度有特定要求。长度必须是2的幂次,例如2, 4, 8, 16, 32等。
在进行FFT之前,确保输入数据长度符合这一要求。如果数据长度不是2的幂次,需要进行预处理,如添加零点或复制数据,以满足FFT的要求。

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13
ulystronglll| | 2024-5-7 14:48 | 只看该作者
在FFT算法中,逆序和旋转因子是两个重要的概念。逆序操作用于将输入数据重新排列为适合FFT算法处理的顺序;旋转因子则用于在FFT算法中计算不同频率分量的幅度和相位。在实现FFT算法时,需要注意这两个概念的正确处理和应用。

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14
zerorobert| | 2024-5-7 15:18 | 只看该作者
预处理应确保数据长度满足2的幂次要求,且数据的有效部分应位于数据的前半部分。

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15
tabmone| | 2024-5-7 16:56 | 只看该作者
由于FFT涉及复数运算,需要定义合适的复数数据结构,并选择合适的浮点数类型(如float或double)以获得足够的精度。

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16
geraldbetty| | 2024-5-7 17:46 | 只看该作者
FFT算法通常需要额外的内存来存放中间结果,尤其是在进行大数组运算时。

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17
benjaminka| | 2024-5-8 15:06 | 只看该作者
FFT算法需要一组复数作为输入。通常,这些复数表示一段时间内的信号样本。

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18
maqianqu| | 2024-5-8 15:37 | 只看该作者
输入序列的长度是2的正整数次方,这样可以使算法更高效,因为FFT算法的实现通常基于这样的长度来优化计算过程。

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19
bestwell| | 2024-5-8 16:45 | 只看该作者
为了提高FFT算法的性能,可以对代码进行优化。例如,使用硬件特性实现并行计算、查表法计算辅助变量等。

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20
fengm| | 2024-5-9 12:19 | 只看该作者
在C语言中,复数通常使用complex结构体表示,或者使用库函数如fftw3提供的数据类型。

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