idho.zip_YHQ_人工智能/神经网络/深度学习

#ifndef FFT_CPP #define FFT_CPP #include <math.h> #define PI 3.1415926 #include "Complex.h" #include "fft.h" int Pow(int q ,int m)//int 型别数据求幂 { int res; res = 1; while (m != 0) { res *= q; m--; } return res; } //倒序算法 void InverseSort(int *sortin,int M) { if (M == 1) { return; } int n = (int) Pow(2,M);//求出需要排列的个数 int sum = sortin[0] + sortin[n - 1];//这个数是对称数字相加的和 int i; for (i = 0 ; i < (n / 2);i++) { sortin[i] = sortin[ 2 * i]; } InverseSort(sortin,M - 1); for (i = 0 ; i < (n / 2);i++) { sortin[i + n / 2] = sum - sortin[n / 2 - 1 -i]; } return ; } void Base2TimeFFT(Complex * orign_result,Complex * l_result, int M,int Isign) { //1 mean fft -1 mean ifft if (!(Isign == 1 || Isign == -1 ))//判断输入是否规范 { return ; } Isign = -1 * Isign;//为了后来运算思路清晰 int Nsample = (int) Pow(2,M); ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// //倒序 int i, j; int *inverse_sort; inverse_sort = new int[Nsample]; for (i = 0 ; i < Nsample ; i++) { inverse_sort[i] = i; } InverseSort(inverse_sort,M); for (i = 0; i < Nsample ; i++) { l_result[i] = orign_result[(inverse_sort[i])]; } delete[] inverse_sort; //计算旋转因子 Complex *spinelement; spinelement = new Complex[Nsample / 2];//用到的旋转因子只有一半 double N2pi = PI * 2 / Nsample; for (i = 0; i < Nsample / 2;i++) { spinelement[i].m_real = cos(N2pi * i); spinelement[i].m_img = Isign * sin(N2pi * i); } int spinstep;//这个参数代表了该级运算的旋转因子的个数 //同时也代表了 碟性的跨度 //运算循环开始 int L ; int spin; int temp; Complex temp_save1,temp_save2; for (L = 1; L <= M;L++)//第L级运算 { temp = (int) Pow(2 , L); spinstep = (int) Pow(2,L-1); for (j = 0; j < spinstep;j++) { spin = (int) (j * Pow(2,(M - L))); for (i = j ; i <= (Nsample - 1); i+= temp) { temp_save1 = (l_result[i ] + (l_result[i + spinstep ] * spinelement[spin])); temp_save2 = ( l_result[i ] - (l_result[i + spinstep ] * spinelement[spin])); l_result[i ] = temp_save1; l_result[i + spinstep ] = temp_save2; } } } delete[] spinelement; if (Isign == 1)//如果是IFFT还要归一化 isign 已经在前面反号了的 { for (i = 0 ; i < Nsample;i++) { l_result[i] /= Nsample; } } } #include <math.h> #define PI 3.1415926 /* 按时间抽选的基2-FFT算法 void FFT(double data[] , int Nsample,int Isign) Nsample 整型变量 【in】 采样点数 要求Nsample为2的幂次 data【】 【in / out】 2 * Nsample的数组， 倒序算法 用递归实现 旋转因子 说明： 一个N级的序列 有1-N的级别运算 L级别有2的L-1次方-1个旋转因子 W(N,P),P = 2的log（2，N) - L次方 * J J 从0到2的L-1次方-1 */ //typedef double DATATYPE; //class Complex//定义一个复数类 //{ //public: // DATATYPE m_real; // DATATYPE m_img; //public: // Complex() // { // m_real = (DATATYPE)0 ; // m_img = (DATATYPE) 0; // } // Complex(DATATYPE real,DATATYPE img) // { // m_img = img; // m_real = real; // } // Complex& operator=(const Complex &plex) // { // m_real = plex.m_real; // m_img = plex.m_img; // return *this; // } //}; ////复数类的几个操作符重载函数 //const Complex operator*(const Complex plex1,const Complex plex2) //{ // Complex l_result; // l_result.m_real = plex1.m_real * plex2.m_real - plex1.m_img * plex2.m_img; // l_result.m_img = plex1.m_real * plex2.m_img + plex1.m_img * plex2.m_real; // return l_result; //} // //const Complex operator+(const Complex plex1,const Complex plex2) //{ // Complex l_result; // l_result.m_real = plex1.m_real + plex2.m_real; // l_result.m_img = plex1.m_img + plex2.m_img; // return l_result; //} // //const Complex operator-(const Complex plex1,const Complex plex2) //{ // Complex l_result; // l_result.m_real = plex1.m_real - plex2.m_real; // l_result.m_img = plex1.m_img - plex2.m_img; // return l_result; //} ////倒序算法 //void InverseSort(int *sortin,int M) //{ // if (M == 1) // { // return; // } // int n = (int) pow(2,M);//求出需要排列的个数 // int sum = sortin[0] + sortin[n - 1];//这个数是对称数字相加的和 // int i; // for (i = 0 ; i < (n / 2);i++) // { // sortin[i] = sortin[ 2 * i]; // } // InverseSort(sortin,M - 1); // for (i = 0 ; i < (n / 2);i++) // { // sortin[i + n / 2] = sum - sortin[n / 2 - 1 -i]; // } // return ; //} // //void Base2TimeFFT(Complex * orign_result,Complex * l_result, int M,int Isign = 1) //{ // //1 mean fft -1 mean ifft // if (!(Isign == 1 || Isign == -1 ))//判断输入是否规范 // { // return ; // } // Isign = -1 * Isign;//为了后来运算思路清晰 // // // int Nsample = (int) pow(2,M); // ////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // //倒序 // int i, j; // int *inverse_sort; // inverse_sort = new int[Nsample]; // for (i = 0 ; i < Nsample ; i++) // { // inverse_sort[i] = i; // } // InverseSort(inverse_sort,M); // for (i = 0; i < Nsample ; i++) // { // l_result[i] = orign_result[(inverse_sort[i])]; // } // delete[] inverse_sort; // // // // //计算旋转因子 // Complex *spinelement; // spinelement = new Complex[Nsample / 2];//用到的旋转因子只有一半 // double N2pi = PI * 2 / Nsample; // for (i = 0; i < Nsample / 2;i++) // { // spinelement[i].m_real = cos(N2pi * i); // spinelement[i].m_img = Isign * sin(N2pi * i); // } // // int spinstep;//这个参数代表了该级运算的旋转因子的个数 // //同时也代表了 碟性的跨度 // //运算循环开始 // int L ; // int spin; // int temp; // Complex temp_save1,temp_save2; // for (L = 1; L <= M;L++)//第L级运算 // { // temp = (int) pow(2 , L); // spinstep = (int) pow(2,L-1); // for (j = 0; j < spinstep;j++) // { // spin = (int) (j * pow(2,(M - L))); // for (i = j ; i < Nsample; i+= temp) // { // temp_save1 = (l_result[i] + // (l_result[i + spinstep] * spinelement[spin])); // temp_save2 = ( l_result[i] - // (l_result[i + spinstep] * spinelement[spin])); // l_result[i] = temp_save1; // l_result[i + spinstep] = temp_save2; // } // } // } // delete[] spinelement; // } #endif