//
// dft.c - Simple brute force DFT
// Written by Ted Burke
// Last updated 7-12-2013
//
// To compile:
// gcc dft.c -o dft.exe
//
// To run:
// dft.exe
//
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define N 16
#define PI2 6.2832
int main()
{
// time and frequency domain data arrays
int n, k; // indices for time and frequency domains
float x[N]; // discrete-time signal, x
float Xre[N], Xim[N]; // DFT of x (real and imaginary parts)
float P[N]; // power spectrum of x
// Generate random discrete-time signal x in range (-1,+1)
srand(time(0));
for (n=0 ; n<N ; ++n) x[n] = ((2.0 * rand()) / RAND_MAX) - 1.0;
// Calculate DFT of x using brute force
for (k=0 ; k<N ; ++k)
{
// Real part of X[k]
Xre[k] = 0;
for (n=0 ; n<N ; ++n) Xre[k] += x[n] * cos(n * k * PI2 / N);
// Imaginary part of X[k]
Xim[k] = 0;
for (n=0 ; n<N ; ++n) Xim[k] -= x[n] * sin(n * k * PI2 / N);
// Power at kth frequency bin
P[k] = Xre[k]*Xre[k] + Xim[k]*Xim[k];
}
// Output results to MATLAB / Octave M-file for plotting
FILE *f = fopen("dftplots.m", "w");
fprintf(f, "n = [0:%d];\n", N-1);
fprintf(f, "x = [ ");
for (n=0 ; n<N ; ++n) fprintf(f, "%f ", x[n]);
fprintf(f, "];\n");
fprintf(f, "Xre = [ ");
for (k=0 ; k<N ; ++k) fprintf(f, "%f ", Xre[k]);
fprintf(f, "];\n");
fprintf(f, "Xim = [ ");
for (k=0 ; k<N ; ++k) fprintf(f, "%f ", Xim[k]);
fprintf(f, "];\n");
fprintf(f, "P = [ ");
for (k=0 ; k<N ; ++k) fprintf(f, "%f ", P[k]);
fprintf(f, "];\n");
fprintf(f, "subplot(3,1,1)\nplot(n,x)\n");
fprintf(f, "xlim([0 %d])\n", N-1);
fprintf(f, "subplot(3,1,2)\nplot(n,Xre,n,Xim)\n");
fprintf(f, "xlim([0 %d])\n", N-1);
fprintf(f, "subplot(3,1,3)\nstem(n,P)\n");
fprintf(f, "xlim([0 %d])\n", N-1);
fclose(f);
// exit normally
return 0;
}
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FFT.rar_In Time
共3个文件
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m:1个
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2022-09-20
22:25:04
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标题中的"FFT.rar_In Time"指的是一个包含快速傅里叶变换(FFT)实现的压缩文件,专注于时间域到频域的转换。这个压缩包包含了三种不同的实现方式:一种是用C语言编写的“Normal DFT.c”,另一种是同样是C语言的“DFT in C.c”,最后一个是Matlab编写的“FFT.m”。 快速傅里叶变换是数字信号处理领域的一个核心算法,它能够高效地计算离散傅里叶变换(DFT),将时域信号转化为频域信号。在描述中提到的简单FFT在Matlab中的实现,对于理解和应用这一概念尤其有用。Matlab作为数学和工程计算的强大工具,其内置的FFT函数使这个过程变得非常直观和便捷。 正常DFT(Discrete Fourier Transform)是离散傅里叶变换的原始形式,计算复杂度为O(N^2),其中N是数据点的数量。C语言的实现通常会更关注效率,但代码可能比Matlab更复杂,因为它需要手动处理所有的循环和复数运算。 “DFT in C.c”可能是对DFT的一种优化实现,虽然名称中没有明确指出是FFT,但它可能是通过分治策略的Cooley-Tukey FFT算法来减少计算量,将复杂度降低到O(N log N)。Cooley-Tukey算法是FFT最常用的实现方法,它将大问题分解为小问题,然后递归地解决。 在信号处理中,从时间域转换到频域非常重要,因为许多信号的特性在频域中更容易识别。例如,音频信号的频率成分可以揭示音高和乐器类型;图像的频域分析则有助于图像压缩和滤波。 这个压缩包提供了三种不同的FF
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FFT.rar (3个子文件)
FFT.m 528B
Normal DFT.c 2KB
DFT in C.c 2KB
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JaniceLu
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