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GNU Scientific Library (GSL)是一个开源的科学计算的函数库,里面实现了大量的数学函数,还提供了方程求解、傅立叶变换等多种功能。
GSL 中FFT 的定义如下,
正变换(forward):
逆变换(inverse):
还有一个叫做反向变换:
反变换(backward):
这是最简单的一种。C89标准中没有定义复数类型,不过gsl 倒是给了个gsl_complex 类型。我们可以使用这个类型,或者直接实部虚部交替着放置。
下面是三个计算函数,都是在原位进行FFT计算,也就是计算结果仍然在 data 所指向的数据区。
int gsl_fft_complex_radix2_forward (gsl complex packed array data, size t stride, size t n) int gsl_fft_complex_radix2_backward (gsl complex packed array data, size t stride, size t n) int gsl_fft_complex_radix2_inverse (gsl complex packed array data, size t stride, size t n)
还有一个既可以算正变换,也可以算逆变换。用法也很简单。
int gsl_fft_complex_radix2_transform (gsl complex packed array data, size t stride, size t n, gsl fft direction sign)
因为用法非常简单,就不多说了,下面是个简单的算例。
#include <stdio.h> #include <math.h> #include <gsl/gsl_errno.h> #include <gsl/gsl_fft_complex.h> #define REAL(z,i) ((z)[2*(i)]) #define IMAG(z,i) ((z)[2*(i)+1]) int main (void) { int i; double data[2*128]; for (i = 0; i < 128; i++) { REAL(data,i) = 0.0; IMAG(data,i) = 0.0; } REAL(data,0) = 1.0; for (i = 1; i <= 10; i++) { REAL(data,i) = REAL(data,128-i) = 1.0; } for (i = 0; i < 128; i++) { printf ("%d %e %e\n", i, REAL(data,i), IMAG(data,i)); } printf ("\n"); gsl_fft_complex_radix2_forward (data, 1, 128); for (i = 0; i < 128; i++) { printf ("%d %e %e\n", i, REAL(data,i)/sqrt(128), IMAG(data,i)/sqrt(128)); } return 0; }
用法也很简单。比如我们要计算N点的FFT。首先要先生成一个 wavetable
gsl_fft_complex_wavetable *wavetable = gsl_fft_complex_wavetable_alloc (N);
然后还要分配workspace。
gsl_fft_complex_workspace * workspace = gsl_fft_complex_workspace_alloc (N);
之后就可以具体的计算工作了。计算的结果还是原位存放。
gsl_fft_complex_forward (data, stride, N, wavetable, workspace ); gsl_fft_complex_transform (data, stride, N, wavetable, workspace, sign); gsl_fft_complex_backward (data, stride, N, wavetable, workspace ); gsl_fft_complex_inverse (data, stride, N, wavetable, workspace );
算完之后记得释放分配的空间。
gsl_fft_complex_workspace_free (workspace); gsl_fft_complex_wavetable_free (wavetable);
下面还是一个简单的例子:
#include <stdio.h> #include <math.h> #include <gsl/gsl_errno.h> #include <gsl/gsl_fft_complex.h> #define REAL(z,i) ((z)[2*(i)]) #define IMAG(z,i) ((z)[2*(i)+1]) int main (void) { int i; const int n = 630; double data[2*n]; gsl_fft_complex_wavetable * wavetable; gsl_fft_complex_workspace * workspace; for (i = 0; i < n; i++) { REAL(data,i) = 0.0; IMAG(data,i) = 0.0; } data[0] = 1.0; for (i = 1; i <= 10; i++) { REAL(data,i) = REAL(data,n-i) = 1.0; } for (i = 0; i < n; i++) { printf ("%d: %e %e\n", i, REAL(data,i), IMAG(data,i)); } printf ("\n"); wavetable = gsl_fft_complex_wavetable_alloc (n); workspace = gsl_fft_complex_workspace_alloc (n); for (i = 0; i < wavetable->nf; i++) { printf ("# factor %d: %d\n", i, wavetable->factor[i]); } gsl_fft_complex_forward (data, 1, n, wavetable, workspace); for (i = 0; i < n; i++) { printf ("%d: %e %e\n", i, REAL(data,i), IMAG(data,i)); } gsl_fft_complex_wavetable_free (wavetable); gsl_fft_complex_workspace_free (workspace); return 0; }
长度为2^M的实数向量的FFT得到是长度为2^M的共轭对称复数向量。由于是共轭对称的,因此理论上只需要2^M 个存储空间就可以存下。 所谓共轭对称指的是:
所以变换后,N元素只要知道前 N/2个元素的值就可以得到后面N/2个元素的值。
GSL 中采用的存储方式如下:
设数组长度为N,变换后,数据按照如下方式存放。
位置 |
输出数据 |
0 |
complex[0].real |
1 |
complex[1].real |
2 |
complex[2].real |
... |
... |
N/2 |
complex[N/2].real |
N/2+1 |
-complex[N/2+1].imag |
... |
... |
N-2 |
-complex[N-2].imag |
N-1 |
-complex[N-1].imag |
反变换时数据必须也按照这种方式存放。
int gsl_fft_real_radix2_transform (double data[], size_t stride, size_t n) int gsl_fft_halfcomplex_radix2_inverse (double data[], size_t stride, size_t n) int gsl_fft_halfcomplex_radix2_backward (double data[], size_t stride, size_t n)
当数据长度为任意长度时,GSL 库采用另外一种方式存储变换后的结果。这种存储方式与Paul Swarztrauber编写的fftpack 相同。
当N为偶数时,
complex[0].img = 0
complex[N/2].img = 0
还是用个表格来说明:
位置 |
输出数据 |
0 |
complex[0].real |
1 |
complex[1].real |
2 |
complex[1].imag |
3 |
complex[2].real |
4 |
complex[2].imag |
... |
... |
N-2 |
complex[N/2-1].real |
N-1 |
complex[N/2-1].imag |
当N为奇数时,complex[0].img = 0
位置 |
输出数据 |
0 |
complex[0].real |
1 |
complex[1].real |
2 |
complex[1].imag |
3 |
complex[2].real |
4 |
complex[2].imag |
... |
... |
N-3 |
complex[(N-1)/2].real |
N-2 |
complex[(N-1)/2].imag |
N-1 |
complex[(N+1)/2].real |
上面的表格还是挺复杂的,GSL 还提供了两个辅助函数,帮我们转换数据格式。
int gsl_fft_real_unpack (const double real_coefficient[], gsl_complex_packed_array complex_coefficient[], size_t stride, size_t n)
这个函数可以把实数数组转换为复数数组。之后就可以用复数fft 函数来计算了。
int gsl_fft_halfcomplex_unpack (const double halfcomplex_coefficient[], gsl_complex_packed_array complex_coefficient, size_t stride, size_t n)
这个函数可以把 gsl_fft_real_transform 函数计算出的 half-complex 数组扩充为正常的复数数组。
不过GSL 没有提供将 gsl_fft_real_radix2_transform 计算结果展开的函数。如果需要,只能自己实现。
具体计算时与复数的fft 类似,正变换时按如下的顺序调用。
gsl_fft_real_wavetable * gsl_fft_real_wavetable_alloc (size_t n); gsl_fft_real_workspace * gsl_fft_real_workspace_alloc (size_t n); int gsl_fft_real_transform (double data[], size_t stride, size_t n, const gsl_fft_real_wavetable * wavetable, gsl_fft_real_workspace * work); void gsl_fft_real_workspace_free (gsl_fft_real_workspace * workspace); gsl_fft_real_wavetable_free (gsl_fft_real_wavetable * wavetable);
逆变换时按如下的顺序调用。
gsl_fft_halfcomplex_wavetable * gsl_fft_halfcomplex_wavetable_alloc (size_t n); gsl_fft_real_workspace * gsl_fft_real_workspace_alloc (size_t n); int gsl_fft_halfcomplex_transform (double data[], size_t stride, size_t n, const gsl_fft_halfcomplex_wavetable * wavetable, gsl_fft_real_workspace * work); void gsl_fft_real_workspace_free (gsl_fft_real_workspace * workspace); gsl_fft_halfcomplex_wavetable_free (gsl_fft_halfcomplex_wavetable * wavetable);
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原文地址:http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/40925873