求FFT的c语言程序

快速傅里叶变换 要用C++ 才行吧 你可以用MATLAB来实现更方便点啊

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此FFT 是用VC6.0编写，由FFT.CPP；STDAFX.H和STDAFX.CPP三个文件组成，编译成功。程序可以用文件输入和输出为文件。文件格式为TXT文件。测试结果如下：

输入文件：8.TXT 或手动输入

8 //N

1

2

3

4

5

6

7

8

输出结果为：或保存为TXT文件。（8OUT.TXT）

8

(36,0)

(-4,9.65685)

(-4,4)

(-4,1.65685)

(-4,0)

(-4,-1.65685)

(-4,-4)

(-4,-9.65685)

下面为FFT.CPP文件：

// FFT.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

#include "stdafx.h"

#include iostream

#include complex

#include bitset

#include vector

#include conio.h

#include string

#include fstream

using namespace std;

bool inputData(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //手工输入数据

void FFT(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //FFT变换

void display(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //显示结果

bool readDataFromFile(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //从文件中读取数据

bool saveResultToFile(unsigned long , vectorcomplexdouble ); //保存结果至文件中

const double PI = 3.1415926;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

vectorcomplexdouble vecList; //有限长序列

unsigned long ulN = 0; //N

char chChoose = ' '; //功能选择

//功能循环

while(chChoose != 'Q' chChoose != 'q')

{

//显示选择项

cout "\nPlease chose a function" endl;

cout "\t1.Input data manually, press 'M':" endl;

cout "\t2.Read data from file, press 'F':" endl;

cout "\t3.Quit, press 'Q'" endl;

cout "Please chose:";

//输入选择

chChoose = getch();

//判断

switch(chChoose)

{

case 'm': //手工输入数据

case 'M':

if(inputData(ulN, vecList))

{

FFT(ulN, vecList);

display(ulN, vecList);

saveResultToFile(ulN, vecList);

}

break;

case 'f': //从文档读取数据

case 'F':

if(readDataFromFile(ulN, vecList))

{

FFT(ulN, vecList);

display(ulN, vecList);

saveResultToFile(ulN, vecList);

}

break;

}

}

return 0;

}

bool Is2Power(unsigned long ul) //判断是否是2的整数次幂

{

if(ul 2)

return false;

while( ul 1 )

{

if( ul % 2 )

return false;

ul /= 2;

}

return true;

}

bool inputData(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList)

{

//题目

cout "\n\n\n==============================Input Data===============================" endl;

//输入N

cout "\nInput N:";

cinulN;

if(!Is2Power(ulN)) //验证N的有效性

{

cout "N is invalid (N must like 2, 4, 8, .....), please retry." endl;

return false;

}

//输入各元素

vecList.clear(); //清空原有序列

complexdouble c;

for(unsigned long i = 0; i ulN; i++)

{

cout "Input x(" i "):";

cin c;

vecList.push_back(c);

}

return true;

}

bool readDataFromFile(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList) //从文件中读取数据

{

//题目

cout "\n\n\n===============Read Data From File==============" endl;

//输入文件名

string strfilename;

cout "Input filename:" ;

cin strfilename;

//打开文件

cout "open file " strfilename "......." endl;

ifstream loadfile;

loadfile.open(strfilename.c_str());

if(!loadfile)

{

cout "\tfailed" endl;

return false;

}

else

{

cout "\tsucceed" endl;

}

vecList.clear();

//读取N

loadfile ulN;

if(!loadfile)

{

cout "can't get N" endl;

return false;

}

else

{

cout "N = " ulN endl;

}

//读取元素

complexdouble c;

for(unsigned long i = 0; i ulN; i++)

{

loadfile c;

if(!loadfile)

{

cout "can't get enough infomation" endl;

return false;

}

else

cout "x(" i ") = " c endl;

vecList.push_back(c);

}

//关闭文件

loadfile.close();

return true;

}

bool saveResultToFile(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList) //保存结果至文件中

{

//询问是否需要将结果保存至文件

char chChoose = ' ';

cout "Do you want to save the result to file? (y/n):";

chChoose = _getch();

if(chChoose != 'y' chChoose != 'Y')

{

return true;

}

//输入文件名

string strfilename;

cout "\nInput file name:" ;

cin strfilename;

cout "Save result to file " strfilename "......" endl;

//打开文件

ofstream savefile(strfilename.c_str());

if(!savefile)

{

cout "can't open file" endl;

return false;

}

//写入N

savefile ulN endl;

//写入元素

for(vectorcomplexdouble ::iterator i = vecList.begin(); i vecList.end(); i++)

{

savefile *i endl;

}

//写入完毕

cout "save succeed." endl;

//关闭文件

savefile.close();

return true;

}

void FFT(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList)

{

//得到幂数

unsigned long ulPower = 0; //幂数

unsigned long ulN1 = ulN - 1;

while(ulN1 0)

{

ulPower++;

ulN1 /= 2;

}

//反序

bitsetsizeof(unsigned long) * 8 bsIndex; //二进制容器

unsigned long ulIndex; //反转后的序号

unsigned long ulK;

for(unsigned long p = 0; p ulN; p++)

{

ulIndex = 0;

ulK = 1;

bsIndex = bitsetsizeof(unsigned long) * 8(p);

for(unsigned long j = 0; j ulPower; j++)

{

ulIndex += bsIndex.test(ulPower - j - 1) ? ulK : 0;

ulK *= 2;

}

if(ulIndex p)

{

complexdouble c = vecList[p];

vecList[p] = vecList[ulIndex];

vecList[ulIndex] = c;

}

}

//计算旋转因子

vectorcomplexdouble vecW;

for(unsigned long i = 0; i ulN / 2; i++)

{

vecW.push_back(complexdouble(cos(2 * i * PI / ulN) , -1 * sin(2 * i * PI / ulN)));

}

for(unsigned long m = 0; m ulN / 2; m++)

{

cout "\nvW[" m "]=" vecW[m];

}

//计算FFT

unsigned long ulGroupLength = 1; //段的长度

unsigned long ulHalfLength = 0; //段长度的一半

unsigned long ulGroupCount = 0; //段的数量

complexdouble cw; //WH(x)

complexdouble c1; //G(x) + WH(x)

complexdouble c2; //G(x) - WH(x)

for(unsigned long b = 0; b ulPower; b++)

{

ulHalfLength = ulGroupLength;

ulGroupLength *= 2;

for(unsigned long j = 0; j ulN; j += ulGroupLength)

{

for(unsigned long k = 0; k ulHalfLength; k++)

{

cw = vecW[k * ulN / ulGroupLength] * vecList[j + k + ulHalfLength];

c1 = vecList[j + k] + cw;

c2 = vecList[j + k] - cw;

vecList[j + k] = c1;

vecList[j + k + ulHalfLength] = c2;

}

}

}

}

void display(unsigned long ulN, vectorcomplexdouble vecList)

{

cout "\n\n===========================Display The Result=========================" endl;

for(unsigned long d = 0; d ulN;d++)

{

cout "X(" d ")\t\t\t = " vecList[d] endl;

}

}

下面为STDAFX.H文件：

// stdafx.h : 标准系统包含文件的包含文件，

// 或是常用但不常更改的项目特定的包含文件

#pragma once

#include iostream

#include tchar.h

// TODO: 在此处引用程序要求的附加头文件

下面为STDAFX.CPP文件：

// stdafx.cpp : 只包括标准包含文件的源文件

// FFT.pch 将成为预编译头

// stdafx.obj 将包含预编译类型信息

#include "stdafx.h"

// TODO: 在 STDAFX.H 中

//引用任何所需的附加头文件，而不是在此文件中引用

如何用C语言直接定义自相关函数？

main()中r[m] = Autocorrelation(data[25],N);改

r[m] = Autocorrelation(data,N); 可解决语法错误

printf("%d\n",r[m]);应改为

printf("%f\n",r[m]);

因为float r[15];

#includestdio.h

float data[25]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,8};

float r[15];

int N=10;

int i,m;

float Autocorrelation(float data[], int N)

{for (m=0;m5;m++){r[m]=0;}

for( m=0;mN;m++)for( i=1; i=N; i++)r[m]+= data[i] * data[i+m];

return r[N-1];}

void main()

{for(m=0;m5;m++)

{r[m] = Autocorrelation(data,N);

printf("%f\n",r[m]);}

getch();

}

怎样用C语言实现FFT算法啊？

1、二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下：

先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。相应的伪代码如下所示：

for (int i=0; iM; i++)

FFT_1D(ROW[i]，N);

for (int j=0; jN; j++)

FFT_1D(COL[j]，M);

其中，ROW[i]表示矩阵的第i行。注意这只是一个简单的记法，并不能完全照抄。还需要通过一些语句来生成各行的数据。同理，COL[i]是对矩阵的第i列的一种简单表示方法。

所以，关键是一维FFT算法的实现。

2、例程：

#include stdio.h

#include math.h

#include stdlib.h

#define N 1000

/*定义复数类型*/

typedef struct{

double real;

double img;

}complex;

complex x[N], *W; /*输入序列,变换核*/

int size_x=0;      /*输入序列的大小，在本程序中仅限2的次幂*/

double PI;         /*圆周率*/

void fft();     /*快速傅里叶变换*/

void initW();   /*初始化变换核*/

void change(); /*变址*/

void add(complex ,complex ,complex *); /*复数加法*/

void mul(complex ,complex ,complex *); /*复数乘法*/

void sub(complex ,complex ,complex *); /*复数减法*/

void output();

int main(){

int i;                             /*输出结果*/

system("cls");

PI=atan(1)*4;

printf("Please input the size of x:\n");

scanf("%d",size_x);

printf("Please input the data in x[N]:\n");

for(i=0;isize_x;i++)

scanf("%lf%lf",x[i].real,x[i].img);

initW();

fft();

output();

return 0;

}

/*快速傅里叶变换*/

void fft(){

int i=0,j=0,k=0,l=0;

complex up,down,product;

change();

for(i=0;i log(size_x)/log(2) ;i++){   /*一级蝶形运算*/

l=1i;

for(j=0;jsize_x;j+= 2*l ){             /*一组蝶形运算*/

for(k=0;kl;k++){        /*一个蝶形运算*/

mul(x[j+k+l],W[size_x*k/2/l],product);

add(x[j+k],product,up);

sub(x[j+k],product,down);

x[j+k]=up;

x[j+k+l]=down;

}

}

}

}

/*初始化变换核*/

void initW(){

int i;

W=(complex *)malloc(sizeof(complex) * size_x);

for(i=0;isize_x;i++){

W[i].real=cos(2*PI/size_x*i);

W[i].img=-1*sin(2*PI/size_x*i);

}

}

/*变址计算，将x(n)码位倒置*/

void change(){

complex temp;

unsigned short i=0,j=0,k=0;

double t;

for(i=0;isize_x;i++){

k=i;j=0;

t=(log(size_x)/log(2));

while( (t--)0 ){

j=j1;

j|=(k  1);

k=k1;

}

if(ji){

temp=x[i];

x[i]=x[j];

x[j]=temp;

}

}

}

/*输出傅里叶变换的结果*/

void output(){

int i;

printf("The result are as follows\n");

for(i=0;isize_x;i++){

printf("%.4f",x[i].real);

if(x[i].img=0.0001)printf("+%.4fj\n",x[i].img);

else if(fabs(x[i].img)0.0001)printf("\n");

else printf("%.4fj\n",x[i].img);

}

}

void add(complex a,complex b,complex *c){

c-real=a.real+b.real;

c-img=a.img+b.img;

}

void mul(complex a,complex b,complex *c){

c-real=a.real*b.real - a.img*b.img;

c-img=a.real*b.img + a.img*b.real;

}

void sub(complex a,complex b,complex *c){

c-real=a.real-b.real;

c-img=a.img-b.img;

}

怎么用C语言实现FFT算法 呀

float ar[1024],ai[1024];/* 原始数据实部，虚部 */

float a[2050];

void fft(int nn) /* nn数据长度 */

{

int n1,n2,i,j,k,l,m,s,l1;

float t1,t2,x,y;

float w1,w2,u1,u2,z;

float fsin[10]={0.000000,1.000000,0.707107,0.3826834,0.1950903,0.09801713,0.04906767,0.02454123,0.01227154,0.00613588,};

float fcos[10]={-1.000000,0.000000,0.7071068,0.9238796,0.9807853,0.99518472,0.99879545,0.9996988,0.9999247,0.9999812,};

switch(nn)

{

case 1024: s=10; break;

case 512: s=9; break;

case 256: s=8; break;

}

n1=nn/2; n2=nn-1;

j=1;

for(i=1;i=nn;i++)

{

a[2*i]=ar[i-1];

a[2*i+1]=ai[i-1];

}

for(l=1;ln2;l++)

{

if(lj)

{

t1=a[2*j];

t2=a[2*j+1];

a[2*j]=a[2*l];

a[2*j+1]=a[2*l+1];

a[2*l]=t1;

a[2*l+1]=t2;

}

k=n1;

while (kj)

{

j=j-k;

k=k/2;

}

j=j+k;

}

for(i=1;i=s;i++)

{

u1=1;

u2=0;

m=(1i);

k=m1;

w1=fcos[i-1];

w2=-fsin[i-1];

for(j=1;j=k;j++)

{

for(l=j;lnn;l=l+m)

{

l1=l+k;

t1=a[2*l1]*u1-a[2*l1+1]*u2;

t2=a[2*l1]*u2+a[2*l1+1]*u1;

a[2*l1]=a[2*l]-t1;

a[2*l1+1]=a[2*l+1]-t2;

a[2*l]=a[2*l]+t1;

a[2*l+1]=a[2*l+1]+t2;

}

z=u1*w1-u2*w2;

u2=u1*w2+u2*w1;

u1=z;

}

}

for(i=1;i=nn/2;i++)

{

ar[i]=4*a[2*i+2]/nn; /* 实部 */

ai[i]=-4*a[2*i+3]/nn; /* 虚部 */

a[i]=4*sqrt(ar[i]*ar[i]+ai[i]*ai[i]); /* 幅值 */

}

}

(;si=2)

求用C语言实现FFT变换的程序（见下面）

你好，这是我的回答，希望可以帮到你。

1）结果讨论

一，如果对信号进行同样点数N的FFT变换，采样频率fs越高，则可以分析越高频的信号；与此同时，采样频率越低，对于低频信号的频谱分辨率则越好。

二，假设采样点不在正弦信号的波峰、波谷、以及0电压处，频谱则会产生泄露（leakage）。

三，对于同样的采样率fs，提高FFT的点数N，则可提高频谱的分辨率。

四，如果采样频率fs小于2倍信号频率2*fs（奈圭斯特定理），则频谱分析结果会出错。

五，对于（二）中泄露现象，可以通过在信号后面补零点解决。

2）程序及注解如下

%清除命令窗口及变量

clc;

clear all;

%输入f、N、T、是否补零（补几个零）

f=input('Input frequency of the signal: f\n');

N=input('Input number of pointsl: N\n');

T=input('Input sampling time: T\n');

flag=input('Add zero too sampling signal or not? yes=1 no=0\n');

if(flag)

ZeroNum=input('Input nmber of zeros\n');

else

ZeroNum=0;

end

%生成信号，signal是原信号。signal为采样信号。

fs=1/T;

t=0:0.00001:T*(N+ZeroNum-1);

signal=sin(2*pi*f*t);

t2=0:T:T*(N+ZeroNum-1);

signal2=sin(2*pi*f*t2);

if (flag)

signal2=[signal2 zeros(1, ZeroNum)];

end

%画出原信号及采样信号。

figure;

subplot(2,1,1);

plot(t,signal);

xlabel('Time(s)');

ylabel('Amplitude(volt)');

title('Singnal');

hold on;

subplot(2,1,1);

stem(t2,signal2,'r');

axis([0 T*(N+ZeroNum) -1 1]);

%作FFT变换，计算其幅值，归一化处理，并画出频谱。

Y = fft(signal2,N);

Pyy = Y.* conj(Y) ;

Pyy=(Pyy/sum(Pyy))*2;

f=0:fs/(N-1):fs/2;4

subplot(2,1,2);

bar(f,Pyy(1:N/2));

xlabel('Frequency(Hz)');

ylabel('Amplitude');

title('Frequency compnents of signal');

axis([0 fs/2 0 ceil(max(Pyy))])

grid on;

祝你好运！

我可以帮助你，你先设置我最佳答案后，我百度Hii教你。

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转载来源：http://kswjz.com/article/heopej.html