Question

我正在使用CUDA的Cufft处理从水听器接收的数据（250赫兹，高通道和低通道每秒500,000个整数）。现在作为Cufft如何工作的基本例子就在这里......

 void runTest(int argc, char** argv)

    {

printf("[1DCUFFT] is starting...\n");


cufftComplex* h_signal = (cufftComplex*)malloc(sizeof(cufftComplex)* SIGNAL_SIZE);
// Allocate host memory for the signal
//Complex* h_signal = (Complex*)malloc(sizeof(Complex) * SIGNAL_SIZE);
// Initalize the memory for the signal
for (unsigned int i = 0; i < SIGNAL_SIZE; ++i) {
    h_signal[i].x = rand() / (float)RAND_MAX;
    h_signal[i].y = 0;
}




int mem_size = sizeof(cufftComplex)* SIGNAL_SIZE;

// Allocate device memory for signal
cufftComplex* d_signal;
cudaMalloc((void**)&d_signal, mem_size);

// Copy host memory to device
cudaMemcpy(d_signal, h_signal, mem_size,
    cudaMemcpyHostToDevice);



// CUFFT plan
cufftHandle plan;
cufftPlan1d(&plan, mem_size, CUFFT_C2C, 1);

// Transform signal 
printf("Transforming signal cufftExecC2C\n");
cufftExecC2C(plan, (cufftComplex *)d_signal, (cufftComplex *)d_signal, CUFFT_FORWARD);


// Transform signal back
printf("Transforming signal back cufftExecC2C\n");
cufftExecC2C(plan, (cufftComplex *)d_signal, (cufftComplex *)d_signal, CUFFT_INVERSE);

// Copy device memory to host
cufftComplex* h_inverse_signal = (cufftComplex*)malloc(sizeof(cufftComplex)* SIGNAL_SIZE);;
cudaMemcpy(h_inverse_signal, d_signal, mem_size,
    cudaMemcpyDeviceToHost);

for (int i = 0; i < SIGNAL_SIZE; i++){
    h_inverse_signal[i].x = h_inverse_signal[i].x / (float)SIGNAL_SIZE;
    h_inverse_signal[i].y = h_inverse_signal[i].y / (float)SIGNAL_SIZE;

    printf("first : %f %f  after %f %f \n", h_signal[i].x, h_signal[i].y, h_inverse_signal[i].x, h_inverse_signal[i].y);
}
//Destroy CUFFT context
cufftDestroy(plan);

// cleanup memory
free(h_signal);

free(h_inverse_signal);
cudaFree(d_signal);
cudaDeviceReset();
}

现在我想知道的是，我如何将FFT（袖带）的频率设置为250赫兹？

由于

詹姆斯

Answer 1

你不是。无论采样这些N点的频率如何，N点的FFT都是相同的。

此外，每秒500.000个整数是500.000赫兹的采样率，即500 kHz。这给你一个250赫兹的奈奎斯特限制。

Answer 2

如果我理解你的话，你只需要知道输出向量中的哪个元素是250Hz。

FFT根据时间向量的长度和时间分辨率为您提供所有合理计算的频率。要计算的简单规则是： - 频率范围= 1 /时间分辨率。 - 频率分辨率= 1 /时间长度。

此外，必须知道实函数的FFT（没有时间矢量的数据虚部）产生具有冗余的对称频谱。频谱从（ - 1/2频率范围到+1/2频率范围）。在实时矢量的情况下可以丢弃负频率数据。不过，这有点复杂。 FFT的标准实现（这是一种就地操作）首先给出正频率，然后给出负频率。由于您只对正频率感兴趣，因此可以丢弃FFT矢量的后半部分。在您的情况下，只需忽略索引250k以上的数据。

在你的情况下，频率范围从-250kHz到250kHz，分辨率为1Hz，但由于上述原因，前250k点实际上是正频率，相隔1Hz。

因此，取（未移位，即原始）FFT中的第250个点，您将获得250 Hz的信号。我会绘制从0到500左右的数据，以查看该峰值在250 Hz附近的宽度。信号强度是那些非零频率的积分（这里松散地应用非零值以表示噪声之上的所有值）。信号宽度表示正在应用于信号的调制（可能包括其他测量伪像）。如果信号从250 Hz移位，您可能会有多普勒频移（您的信号源或您正在移动）。

如果您只对有限的频率范围感兴趣，那么仅为这几个频率点计算傅里叶积分（O（n ^ 2））可能会更快。通常人们使用FFT是因为它是O（n * log（n）），但是如果你只需要说10个频率点那么O（10 * n）就没那么大了。

袖口设定频率？

2 个答案: