2D fft - 空虚部分

Question

我正在将Python例程集成到C ++代码中。

使用Python

计算一些真实矩阵的fft 2D

F_BLK=np.fft.fft2(blk)

F_BLK是一个复杂的512 * 24矩阵，系数与real和imag部分复杂，数量级为10e5。

当我用C ++计算矩阵的fft2时，我得到一个复系数，其复系数，实数部分的数量级为10e6，虚部为。

• 如果fft2有虚部 ，这是什么意思？
• 这种错误结果的可能来源是什么？
• 您是否会推荐使用C ++中的一个库来计算fft2？

Answer 1

1. 如果您使用FFT的实数输入

   • 那么你不需要那么多的计算（C + = R * C比C + = C * C更简单）
   • 所以，如果你为这样的输入数据编码FFT C = f（R），那么它通常会更快
   • 然后标准FFT C = f（C）
   • 并且您也不需要为输入虚部分配内存
   • 当输入数据仅为实数时，则FFT输出是对称的
   • 因此，您只能计算输出数据的前半部分并镜像其余部分

2. 幅度差异

   • 你有错误的FFT实现（在python或C ++中）
   • 或者你只是有不同的归一化系数
   • 绘制数据并比较差异是否只是恒定比例因子
   • 如果没有，那么你在某处的FFT实现中存在错误，或者python FFT不是FFT
   • 也不要忘记任何FFT的数据大小必须是2
   的幂
   • 如果您的实现期望那么那也可能是错误的原因
   • 因此尝试在FFT
   之前通过零填充将矩阵512x24的大小调整为512x32
   • 可能导致此问题的另一件事可能是溢出错误
   • 如果你将大小数字混合在一起，你的准确性就会丢失
   • 特别是通过FFT递归，输出幅度可以是10e5，但子结果可以大得多!!!

3. 2D FFT

   • 看这里2D FFT,DCT by 1D FFT,DCT
   • 它包含慢速1D DFT，C ++中的iDFT实现（R->C，C->R）
   • 和算法如何用它计算2D变换
   • 正确的结果，以便您可以查看你的