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快速傅里叶变换(FFT)原理及源程序

创作编号:GB8878185555334563BT9125XW创作者: 凤呜大王*《测试信号分析及处理》课程作业快速傅里叶变换一、程序设计思路快速傅里叶变换的目的是减少运算量,其用到的方法是分级进行运算。

全部计算分解为M 级,其中N M 2log =;在输入序列()i x 中是按码位倒序排列的,输出序列()k X 是按顺序排列;每级包含2N 个蝶形单元,第i 级有i N2个群,每个群有12-i 个蝶形单元; 每个蝶形单元都包含乘r N W 和rN W -系数的运算,每个蝶形单元数据的间隔为12-i ,i 为第i 级; 同一级中各个群的系数W 分布规律完全相同。

将输入序列()i x 按码位倒序排列时,用到的是倒序算法——雷德算法。

自然序排列的二进制数,其下面一个数总比上面的数大1,而倒序二进制数的下面一个数是上面一个数在最高位加1并由高位向低位仅为而得到的。

若已知某数的倒序数是J ,求下一个倒序数,应先判断J 的最高位是否为0,与2Nk =进行比较即可得到结果。

如果J k >,说明最高位为0,应把其变成1,即2NJ +,这样就得到倒序数了。

如果J k ≤,即J 的最高位为1,将最高位化为0,即2N J -,再判断次高位;与4Nk =进行比较,若为0,将其变位1,即4NJ +,即得到倒序数,如果次高位为1,将其化为0,再判断下一位……即从高位到低位依次判断其是否为1,为1将其变位0,若这一位为0,将其变位1,即可得到倒序数。

若倒序数小于顺序数,进行换位,否则不变,防治重复交换,变回原数。

注:因为0的倒序数为0,所以可从1开始进行求解。

二、程序设计框图(1)倒序算法——雷德算法流程图(2)FFT算法流程三、FFT源程序void fft(x,n)int n;double x[];{int i,j,k,l,m,n1,n2;double c,c1,e,s,s1,t,tr;for(j=1,i=1;i<n/2;i++){ m=i;j=2*j;if(j==n)break;} //得到流程图的共几级n1=n-1;for(j=0,i=0;i<n1;i++){if(i<j) //如果i<j,即进行变址{tr=x[j];x[j]=x[i];x[i]=tr;}k=n/2; //求j的下一个倒位序while(k<(j+1)) //如果k<(j+1),表示j 的最高位为1{j=j-k; //把最高位变成0 k=k/2; //k/2,比较次高位,依次类推,逐个比较,直到某个位为0}j=j+k; //把0改为1 }for(i=0;i<n;i+=2){tr=x[i];x[i]=tr+x[i+1];x[i+1]=tr-x[i+1];}n2=1;for(l=1;l<=m;l++) // 控制蝶形结级数{n4=n2;n2=2*n4;n1=2*n2;e=6.28318530718/n1;for(i=0;i<n;i+=n1) //控制同一蝶形结运算,即计算系数相同蝶形结{tr=x[i];x[i]=tr+x[i+n2];创作编号:GB8878185555334563BT9125XW创作者:凤呜大王*x[i+n2]=tr-x[i+n2];x[i+n2+n4]=-x[i+n2+n4];a=e;for(j=2;j<=(n4-1);j++) //控制计算不同种蝶形结,即计算系数不同的蝶形结{i1=i+j;i2=i-j+n2;i3=i+j+n2;i4=i-j+n1; cc=cos(a); ss=sin(a); a=a+e; t1=cc*x[i3]+ss*x[i4]; t2=ss*x[i3]-cc*x[i4]; x[i4]=x[i2]-t2; x[i3]=-x[i2]-t2; x[i2]=x[i1]-t1; x[i1]=x[i1]+t1; } } } }四、计算实例及运行结果设输入序列)(i x 为)1,...,2,1,0(,200sin )(-=∆=n i t i i x π其离散傅里叶变换为)1,...,2,1,0(,)()(10-==∑-=n k W i x k X N i ikN这里njeW π2-=。

选n=512,计算离散傅里叶变换)(k X 。

所用软件为Turbo c 2.0,操作界面如图1所示图1 Turbo c 2.0操作界面程序运行结束后的界面如图2所示图2 程序运行后的界面例子的具体程序如下:#include<math.h>#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#define pi 3.14159265359void fft(x,n)int n;double x[];{int i,j,k,l,i1,i2,i3,i4,n4,m,n1,n2;double a,e,cc,ss,tr,t1,t2;for(j=1,i=1;i<n/2;i++){ m=i;j=2*j;if(j==n)break;}n1=n-1;for(j=0,i=0;i<n1;i++){if(i<j){tr=x[j];x[j]=x[i];x[i]=tr;}k=n/2;while(k<(j+1)){j=j-k;k=k/2;}j=j+k;}for(i=0;i<n;i+=2){tr=x[i];创作编号:GB8878185555334563BT9125XW创作者:凤呜大王* x[i]=tr+x[i+1];x[i+1]=tr-x[i+1];}n2=1;for(l=1;l<=m;l++){n4=n2;n2=2*n4;n1=2*n2;e=6.28318530718/n1;for(i=0;i<n;i+=n1){tr=x[i];x[i]=tr+x[i+n2];x[i+n2]=tr-x[i+n2];x[i+n2+n4]=-x[i+n2+n4];a=e;for(j=2;j<=(n4-1);j++){i1=i+j;i2=i-j+n2;i3=i+j+n2;i4=i-j+n1;cc=cos(a);ss=sin(a);a=a+e;t1=cc*x[i3]+ss*x[i4];t2=ss*x[i3]-cc*x[i4];x[i4]=x[i2]-t2;x[i3]=-x[i2]-t2;x[i2]=x[i1]-t1;x[i1]=x[i1]+t1;}}}}main(){FILE *p;int i,j,n;double dt=0.001;double x[512];p=fopen("d:\123.c","w");n=512;for(i=0;i<n;i++){x[i]=sin(200*pi*i*dt);}for(i=0;i<n;i++){ fprintf(p,"%10.7f",x[i]);fprintf(p,"\n");printf("%10.7f",x[i]);printf("\n");}fft(x,n);fprintf(p,"\n DISCRETE FOURIER TRANSFORM\n");printf("\n DISCRETE FOURIER TRANSFORM\n");fprintf(p,"%10.7f",x[0]);printf("%10.7f",x[0]);fprintf(p,"%10.7f+J%10.7f\n",x[1],x[n-1]);printf("%10.7f+J%10.7f\n",x[1],x[n-1]);for(i=2;i<n/2;i+=2){fprintf(p,"%10.7f+J%10.7f",x[i],x[n-i]);fprintf(p,"%10.7f+J%10.7f",x[i+1],x[n-i-1]);fprintf(p,"\n");printf("%10.7f+J%10.7f",x[i],x[n-i]);printf("%10.7f+J%10.7f",x[i+1],x[n-i-1]);printf("\n");}fprintf(p,"%10.7f",x[n/2]);printf("%10.7f",x[n/2]);fprintf(p,"%10.7f+J%10.7f\n",x[n/2-1],-x[n/2+1]);for(i=2;i<n/2;i+=2){fprintf(p,"%10.7f+J%10.7f",x[n/2-i],-x[n/2+i]);fprintf(p,"%10.7f+J%10.7f",x[n/2-i-1],-x[n/2+i+1]);fprintf(p,"\n");printf("%10.7f+J%10.7f",x[n/2-i],-x[n/2+i]);printf("%10.7f+J%10.7f",x[n/2-i-1],-x[n/2+i+1]);printf("\n");创作编号:GB8878185555334563BT9125XW创作者:凤呜大王*}}将程序运行后所得数据绘制成曲线图(其中FFT变换的数据要先取绝对值后再画图)如下由上图可知,变换后的图开在频率100Hz处出现一个峰值,这与理论上的结果一致。

创作编号:GB8878185555334563BT9125XW创作者:凤呜大王*。

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