[英]FFT : FFTW Matlab FFT2 mystery
我继承了一个带有 fft 子例程的旧 Fortran 代码,但我无法追踪该程序的来源。 我唯一知道的是有一个对 ff2prp() 的调用和对 fft2() 的调用来执行 2D 向前和向后 DFT。 为了知道代码在做什么,我采用了 4x4 2D 阵列(矩阵)的 DFT,结果与 Matlab 和 FFTW 结果非常不同。
问题:有人可以通过查看输出来判断代码在做什么。 输入和输出都是实数数组
输入数组
0.20000 0.30000 1.00000 1.20000
0.00000 12.00000 5.00000 1.30000
0.30000 0.30000 1.00000 1.40000
0.00000 0.00000 0.00000 1.50000
使用 fft2() fortran 例程进行前向 FFT 后
0.16875 -0.01875 -0.05000 0.05625
0.00000 12.00000 5.00000 1.30000
0.30000 0.30000 1.00000 1.40000
0.00000 0.00000 0.00000 1.50000
Matlab 输出执行 DCT:dct2(input)
6.3750 -0.8429 -3.4250 -2.4922
2.4620 0.6181 -2.6356 -0.9887
-4.2750 -0.9798 4.2250 2.2730
-4.8352 -1.2387 5.0695 3.4819
使用 FFTW 库从 C++ 代码输出。 来自 FFTW 的 DCT
(6.3750, 0.00) (-0.8429, 0.00) (-3.4250, 0.00) (-2.4922, 0.00)
(2.4620, 0.00) (0.6181, 0.00) (-2.6356, 0.00) (-0.9887, 0.00)
(-4.2750, 0.00) (-0.9798, 0.00) (4.2250, 0.00) (2.2730, 0.00)
(-4.8352, 0.00) (-1.2387, 0.00) (5.0695, 0.00) (3.4819, 0.00)
使用 Matlab 进行前向 FFT - fft2(输入)
25.5000 + 0.0000i -6.5000 - 7.2000i -10.5000 + 0.0000i -6.5000 + 7.2000i
-0.3000 -16.8000i -12.3000 + 4.8000i 0.1000 + 6.8000i 12.1000 + 5.2000i
-14.1000 + 0.0000i 3.5000 +11.2000i 9.1000 + 0.0000i 3.5000 -11.2000i
-0.3000 +16.8000i 12.1000 - 5.2000i 0.1000 - 6.8000i -12.3000 - 4.8000i
使用 FFTW 的前向 FFT
(25.50, 0.00) (-6.50, -7.20) (-10.50, 0.00) (-6.50, 7.20)
(-0.30, -16.80) (-12.30, 4.80) (0.10, 6.80) (12.10, 5.20)
(-14.10, 0.00) (3.50, 11.20) (9.10, 0.00) (3.50, -11.20)
(-0.30, 16.80) (12.10, -5.20) (0.10, -6.80) (-12.30, -4.80)
正如您所看到的,Matlab 和 FFTW 的输出彼此一致,但与 Fortran 代码的输出不一致。 我想使用 FFTW 但结果因 FFT 而不同。 我无法弄清楚 fortran 程序在做什么 FFT。 任何人都可以通过查看输出来判断。
据我所知, fft2
似乎已经计算了第一行的1D FFT(其他 3 个保持不变),结果按 1/16 缩放并以r0, r2, r1, i1
格式打包。
换句话说,可以在 Matlab 中使用以下方法构建输出:
input = [0.2 0.3 1 1.2;0 12 5 1.3;0.3 0.3 1 1.4;0 0 0 1.5];
N = size(input,2);
A = fft(input(1,:))/16;
B = reshape([real(A);imag(A)],1,2*N);
B(2) = B(N+1);
output = [B(1:N);A(2:size(input,1),:)];
如果您有一些理由相信fft2
应该计算 2D FFT,那么您将数据传递到此例程的方式可能会出现一些问题,从而导致不正确的结果。 此外,针对不同大小输入的其他测试用例(或您如何调用ff2prp
)可能会提供有关缩放因子选择的更多信息(例如,它是 1/N^2 还是 1/4N 或其他)。
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