以下是Cooley-Tukey FFT算法的基础2实现(在Rosetta Code上找到)。在一次FFT运行之后,数据阵列将从系数表示到点值表示。你如何转换回系数?
#include <complex>
#include <iostream>
#include <valarray>
const double PI = 3.141592653589793238460;
typedef std::complex<double> Complex;
typedef std::valarray<Complex> CArray;
// Cooley–Tukey FFT (in-place)
void fft(CArray& x)
{
const size_t N = x.size();
if (N <= 1) return;
// divide
CArray even = x[std::slice(0, N/2, 2)];
CArray odd = x[std::slice(1, N/2, 2)];
// conquer
fft(even);
fft(odd);
// combine
for (size_t k = 0; k < N/2; ++k)
{
Complex t = std::polar(1.0, -2 * PI * k / N) * odd[k];
x[k ] = even[k] + t;
x[k+N/2] = even[k] - t;
}
}
int main()
{
const Complex test[] = { 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0 };
CArray data(test, 8);
fft(data);
for (int i = 0; i < 8; ++i)
{
std::cout << data[i] << "\n";
}
return 0;
}
答案 0 :(得分:3)
计算逆FFT
更改
-2 * PI * k / N
到
2 * PI * k / N
在进行逆FFT后,将输出缩放1 / N
答案 1 :(得分:1)
添加到Rosetta代码
// inverse fft (in-place)
void ifft(CArray& x)
{
// conjugate the complex numbers
std::transform(&x[0], &x[x.size()], &x[0], std::conj<double>);
// forward fft
fft( x );
// conjugate the complex numbers again
std::transform(&x[0], &x[x.size()], &x[0], std::conj<double>);
// scale the numbers
x /= x.size();
}