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algorithm - Matlab FFT 和 Fortran Rosetta 代码 FFT 的差异

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-03 04:22:51 26 4
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我复制了resettacode的例子

http://rosettacode.org/wiki/Fast_Fourier_transform#Fortran

module fft_mod
implicit none
integer, parameter :: dp=selected_real_kind(15,300)
real(kind=dp), parameter :: pi=3.141592653589793238460_dp
contains

! In place Cooley-Tukey FFT
recursive subroutine fft(x)
complex(kind=dp), dimension(:), intent(inout) :: x
complex(kind=dp) :: t
integer :: N
integer :: i
complex(kind=dp), dimension(:), allocatable :: even, odd

N=size(x)

if(N .le. 1) return

allocate(odd((N+1)/2))
allocate(even(N/2))

! divide
odd =x(1:N:2)
even=x(2:N:2)

! conquer
call fft(odd)
call fft(even)

! combine
do i=1,N/2
t=exp(cmplx(0.0_dp,-2.0_dp*pi*real(i-1,dp)/real(N,dp),kind=dp))*even(i)
x(i) = odd(i) + t
x(i+N/2) = odd(i) - t
end do

deallocate(odd)
deallocate(even)

end subroutine fft

end module fft_mod

program test
use fft_mod
implicit none
complex(kind=dp), dimension(8) :: data = (/1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0,

0.0, 0.0, 0.0/)
integer :: i

call fft(data)

do i=1,8
write(*,'("(", F20.15, ",", F20.15, "i )")') data(i)
end do

end program test

然后运行代码。照原样,结果与 matlab R2008a 的简单输入相匹配:

fft([1 1 1 1 0 0 0 0]')

ans =

4.0000
1.0000 - 2.4142i
0
1.0000 - 0.4142i
0
1.0000 + 0.4142i
0
1.0000 + 2.4142i

但是使用不同的数据集,例如(在 Matlab 中):

fft((1:10)')

ans =

55.0000
-5.0000 +15.3884i
-5.0000 + 6.8819i
-5.0000 + 3.6327i
-5.0000 + 1.6246i
-5.0000
-5.0000 - 1.6246i
-5.0000 - 3.6327i
-5.0000 - 6.8819i
-5.0000 -15.3884i

Fortran rosettacode 产量

(  55.000000000000000,   0.000000000000000i )
( 9.854101966249685, 4.081740616606390i )
( 6.854101966249685, -5.706339097770921i )
( 0.381966011250106, -9.510565162951536i )
( 0.909830056250527, -5.877852522924733i )
( -5.000000000000000, 0.000000000000000i )
( -2.326237921249264, 3.526711513754838i )
( 3.145898033750315, 5.706339097770921i )
( 12.090169943749473, 1.902113032590309i )
( 17.090169943749473, 5.877852522924733i )

初始化数据的 Rosettacode 行是

 complex(kind=dp), dimension(10) :: data = (/1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0/)

并且 do-loop 被扩展到

  do i=1,10

所以我的问题是:数据是否有问题?或者其中一个是错误的? Matlab 声称使用相同的算法,所以我不确定。

最佳答案

Rosetta 仅提供基数为 2 的蝴蝶,因此只能处理 2^N 的 FFT 长度。对于长度为 10 的 DFT,您需要一个额外的“蝴蝶”用于基数 5(混合基数 DFT)。

您可以尝试执行长度为 16 的 FFT 并对最后六个条目进行零填充...

关于algorithm - Matlab FFT 和 Fortran Rosetta 代码 FFT 的差异,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31481357/

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