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有几个概念不太明白,希望指导。具体来说,上面链接的库中包含的示例脚本通过将信号的所有偶数索引放入信号的前半部分并将奇数索引放入信号的后半部分,将输入信号分为实部和虚部两个容器。
for (i=0; i<N; i++){
x[i] = AMPLITUDE*cos(i*FREQUENCY*(2*3.1415926535)/N);
if (i & 0x01) // only odd index
fx[(N+i)>>1] = x[i]; // N+i >> 1 is len(input)+i/2
else // only even index
fx[i>>1] = x[i];
}
fix_fftr(fx, log2N, 0);
信号数组的长度没有改变,但现在包含两个几乎相同的信号。然后FFT驱动函数(fix_fftr)将整个输入信号作为参数并执行完全相同的操作
if (inverse)
scale = fix_fft(fr, fi, m-1, inverse);
for (int i=1; i<n; i+=2) {
tt = f[n+i-1]; // even index
f[n+i-1] = f[i]; // odd index into the second half
f[i] = tt; // even index into the first half
}
if (!inverse)
scale = fix_fft(fr, fi, m-1, inverse);
return scale;
这是什么原因?
最佳答案
第一部分是计算旋转因子,它是给定长度 FFT 的常数,并且与数据无关。
第二部分似乎是基于递归位反转寻址的数据混洗的一部分,这是就地 FFT 中的一个组件。
关于c - Roberts-Slaney-Bouras 整数 FFT 实现问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34734517/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!