**/tmp/ccD0dQQA.o:在函数‘main’中:demo.c:(.text+0x1c):对‘fftw_malloc’未定义的引用demo.c:(.text+0x31):对‘fftw_malloc’未定义的引用demo.c:(.text+0x4c):对‘fftw_plan_dft_r2c_1d’未定义的引用demo.c:(.text+0x61):对‘fftw_excute’未定义的引用demo.c:(.text+0x6d):对‘f...
在C语言项目中集成FFTW库通常涉及以下几个步骤: 下载并解压FFTW库:从FFTW官网下载适合你的操作系统和架构的预编译库或源码。 配置项目: 将FFTW的头文件目录添加到编译器的包含目录(Include Directories)。 将FFTW的库文件目录添加到链接器的库目录(Library Directories)。 在链接器的附加依赖项(Additional Dependencies...
file.close(); // 配置FFTW计算参数 fftw_plan plan; intn=numSamples; double*in=newdouble[n]; fftw_complex*out=reinterpret_cast<fftw_complex*>(fftw_malloc(sizeof(fftw_complex)*(n/2+1))); plan=fftw_plan_dft_r2c_1d(n,in,out,FFTW_ESTIMATE); // 填充输入数组(将音频数据转换为double类型...
intnfft=numSamples/2+1;// FFT 输出结果的大小 fftw_complex*out=reinterpret_cast<fftw_complex*>(fftw_malloc(sizeof(fftw_complex)*nfft)); // 创建 FFT 变换计划 fftw_plan plan=fftw_plan_dft_r2c_1d(numSamples,&(in[0][0]),&(out[0][0]),FFTW_ESTIMATE); // 执行变换 fftw_execute(plan...
#define PI 3.1415926535voidFFT(Complexx[],intlen){inttemp=1,l=0;int*r=(int*)malloc(sizeof(int)*len);Complext;//FFT优化之码位倒置,计算出新的下标序号,其中l是log2(len)while(temp<len)temp<<=1,l++;for(inti=0;i<len;i++)r[i]=(r[i>>1]>>1)|((i&1)<<(l-1));//按照新的...
fftw_complex *in, *out; //输入和输出数组 fftw_plan p; //傅里叶变换计划 //创建输入和输出数组 in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N); out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N); //生成一个简单的正弦波信号作为输入信号 for (int i = 0; i...
我的FFT已经完爆F..10万次1024点fft耗时1.5s(i5 - 3320M 单线程),即单次1024点fft耗时15微秒,据说“世界最快”的fftw是17微秒。优点是速度,缺点是可移植性和精度。因为大量采用了SSE
首先是DFT(我真不会FFT)#include<math.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>typedefunsignedintuint...
不同的是FFTW操作的数据存储在内在中,而CUFFT操作的数据存储在显存,不能直接相互取代,必须加入显存与内存之间的数据交换,进行封装后才能替代FFTW库。NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN) 库是一个用于深度神经网络的 GPU 加速原语库。cuDNN 为标准例程(如前向和后向卷积、池化、规范化和激活层)提供了高度...
我的FFT已经完爆F..10万次1024点fft耗时1.5s(i5 - 3320M 单线程),即单次1024点fft耗时15微秒,据说“世界最快”的fftw是17微秒。优点是速度,缺点是可移植性和精度。因为大量采用了SSE