这个MATLAB行代码在C ++中使用FFTW的确切等价是什么?
fftshift(fft(x,4096)));
注意:X是4096个双数据的数组。
现在我在c ++和FFTW中使用这些代码行来计算fft
int n = 4096
fftw_complex *x;
fftw_complex *y;
x = (fftw_complex *)fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * n);
y = (fftw_complex *)fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * n);
for (int i=0; i<n; i++)
{
x[i][REAL] = MyDoubleData[i];
x[i][IMAG] = 0;
}
fftw_plan plan = fftw_plan_dft_1d(n, x, y, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);
fftw_execute(plan);
fftw_destroy_plan(plan);
fftw_cleanup();
它只相当于MATLAB中的FFT函数。 在FFTW库中是否有FftShift的等效函数?
答案 0 :(得分:1)
fftw的输出基于以下频率序列格式存储:
[0....N-1]
其中N是频率数,是烤箱。 而fftshift将其改为:
[-(N-1)/2,..., 0..., (N-1)/2]
但你应该注意fftw输出的等价如下:
[0,.., N-1]
与[0,...,(N-1)/2,-(N-1)/2,...,-1]
这意味着在DFT中,频率-i
与N-i
相同。
答案 1 :(得分:0)
你提供的FFTW函数调用相当于fft(x,4096)
。 如果x是真的,matlab知道给你共轭对称FFT(我认为)。如果你想用FFTW做这个,你需要使用 r2c
and c2r
functions(真实到复杂/复杂到真实)。
你必须自己做换班。你可以直接替换(性能不佳,但应该直观)
for (int i=0; i<n; i++)
{
fftw_complex tmp;
int src = i;
int dst = (i + n/2 - 1) % n;
tmp=y[src];
y[src]=x[dst];
y[dst]=tmp;
}
或者使用一对memcpy(和/或memmove)或modify your input data