#include <cufft.h> #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> #include <helper_cuda.h> #include <stdio.h>
using namespace std; #define CHANNEL_NUM 31 //通道数、FFT次数 const int dataH = 32; //图像高度 const int dataW = 8; //图像宽度 cufftHandle fftplanfwd;//创建句柄 int main(void){ /* 开辟主机端的内存空间 */ printf("文件名planmany_cuda31.cu... "); printf("分配CPU内存空间... "); cufftComplex *h_Data = (cufftComplex*)malloc(dataH*CHANNEL_NUM*dataW* sizeof(cufftComplex));//可用cudaMallocHost设置 cufftComplex *h_resultFFT = (cufftComplex*)malloc(dataH*CHANNEL_NUM*dataW* sizeof(cufftComplex)); /* 开辟设备端的内存空间 */ printf("分配GPU内存空间... "); /* 定义设备端的内存空间 */ cufftComplex *d_Data;//device表示GPU内存，存储从cpu拷贝到GPU的数据 cufftComplex *fd_Data;//device表示GPU内存,R2C后存入cufftComplex类型数据 checkCudaErrors(cudaMalloc((void**)&d_Data, dataH*CHANNEL_NUM*dataW* sizeof(cufftComplex))); checkCudaErrors(cudaMemset(d_Data, 0, dataH*CHANNEL_NUM * dataW* sizeof(cufftComplex))); // 初始为0 checkCudaErrors(cudaMalloc((void**)&fd_Data, dataH*CHANNEL_NUM*dataW* sizeof(cufftComplex))); // 开辟R2C后的设备内存 checkCudaErrors(cudaMemset(fd_Data, 0, dataH*CHANNEL_NUM*dataW* sizeof(cufftComplex))); // 初始为0 //随机初始化测试数据 printf("初始化测试数据... "); for (int i = 0; i < dataH*CHANNEL_NUM; i++){ for (int j = 0; j < dataW; j++){ h_Data[i*dataW + j].x = float(rand()%255); h_Data[i*dataW + j].y = float(rand()%255); } } //使用event计算时间 float time_elapsed = 0; cudaEvent_t start, stop; cudaEventCreate(&start); //创建Event cudaEventCreate(&stop); const int rank = 2;//维数 int n[rank] = { 32, 8 };//n*m int*inembed = n;//输入的数组size int istride = 1;//数组内数据连续，为1 int idist = n[0] * n[1];//1个数组的内存大小 int*onembed = n;//输出是一个数组的size int ostride = 1;//每点DFT后数据连续则为1 int odist = n[0] * n[1];//输出第一个数组与第二个数组的距离，即两个数组的首元素的距离 int batch = CHANNEL_NUM;//批量处理的批数 //采用cufftPlanMany方法 checkCudaErrors( cufftPlanMany(&fftplanfwd, rank, n, inembed, istride, idist, onembed, ostride, odist, CUFFT_C2C, batch));//针对多信号同时进行FFT //printf("拷贝CPU数据到GPU中... "); checkCudaErrors( cudaMemcpy(d_Data, h_Data, dataW * dataH*CHANNEL_NUM * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyHostToDevice)); //printf("执行R2C-FFT... "); printf("开始计时... "); cudaEventRecord(start, 0); //记录当前时间 checkCudaErrors( cufftExecC2C(fftplanfwd, d_Data, fd_Data, CUFFT_FORWARD)); cudaEventRecord(stop, 0); //记录当前时间 cudaEventSynchronize(start); //Waits for an event to complete. cudaEventSynchronize(stop); //Waits for an event to complete.Record之前的任务 cudaEventElapsedTime(&time_elapsed, start, stop); //计算时间差 //cudaDeviceSynchronize(); //printf("拷贝GPU数据返回到CPU中... "); checkCudaErrors( cudaMemcpy(h_resultFFT, fd_Data, dataW *dataH*CHANNEL_NUM * sizeof(cufftComplex), cudaMemcpyDeviceToHost));//将fft后的数据拷贝回主机 //printf("显示返回到CPU中的数据... "); //for (int i = 0; i < dataH*CHANNEL_NUM*dataW; i++){ // cout << "h_resultFFT[" << i << "]=" << h_resultFFT[i].x << " + " << h_resultFFT[i].y << " i" << endl; //} cudaEventDestroy(start); //destory the event cudaEventDestroy(stop); printf("执行时间：%f(ms) ", time_elapsed); /* 销毁句柄 */ checkCudaErrors(cufftDestroy(fftplanfwd)); /* 释放设备空间 */ checkCudaErrors(cudaFree(d_Data)); checkCudaErrors(cudaFree(fd_Data)); free(h_Data); free(h_resultFFT); return 0; }
CUDA8.0版本+VS2013的编译环境
再谈FFT：
1、库利-图基提出的基于蝶形算法的FFT，当变换的序列数量是2^n个那么变换速度很快；所以再用FFT是经常需要判断需要变换点的数量，不是2^n个则需要补0凑齐。
2、做FFt分析时，幅值的大小与FFT选择的点数相关，但不影响分析的结果，在IFFT时已经做了处理，要得到真实的振幅大小，只要将得到的变换结果乘以2除以N即可。
3、一维FFT与二维FFT原理不一样，二维如果用一维fft函数变换，可以分按行向量傅里叶变换、或按列向量傅里叶变换，二维数组整体对应的傅里叶变换函数维fft2();cufft中对应cufftplan2D();多维对应cufftplanmany();
4、cufftplanmany()数据的接口是一个数组首地址。用法详解：比如你有n通道的j*k维二维数组，那么可以将n个j*k数组的数组存到一个(j*n)*k的二维数组中，然后给赋予函数这个二维数组的首地址，然后设置好原来是j*k维的二维数组，一共有n个这样的数组，且它们是连续存在的（可以看上面代码来理解）。
5、傅里叶变换的作用在于将时域的信号转化到频域来处理，对于两个时域上函数的卷积运算可以转化到频域的乘积上来处理.