用于ARM上的FFT与IFFT源代码-C语言

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** 程序名称：快速傅里叶变换(FFT)
** 程序描述：本程序实现快速傅里叶变换
** 程序作者：宋元瑞
** 最后修改：2011年4月5日
*******************************************************************************/
#include <stdio.h>
#include <math.h>

#define PI 3.141592653589 //圆周率，12位小数
#define N 8     //傅里叶变换的点数
#define M 3     //蝶形运算的级数，N = 2^M
typedef double ElemType; //原始数据序列的数据类型,可以在这里设置

typedef struct    //定义复数结构体
{
 ElemType real,imag;
}complex;

complex data[N];   //定义存储单元，原始数据与负数结果均使用之
ElemType result[N];   //存储FFT后复数结果的模

//变址
void ChangeSeat(complex *DataInput)
{
 int nextValue,nextM,i,k,j=0;
    complex temp;
 
    nextValue=N/2;                  //变址运算，即把自然顺序变成倒位序，采用雷德算法
    nextM=N-1;
    for (i=0;i<nextM;i++)
    {
        if (i<j)     //如果i<j,即进行变址
        {
            temp=DataInput[j];
            DataInput[j]=DataInput[i];
            DataInput[i]=temp;
        }
        k=nextValue;                //求j的下一个倒位序
        while (k<=j)    //如果k<=j,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
    }                                      
}
/*
//变址
void ChangeSeat(complex *DataInput)
{
 complex Temp[N];
 int i,n,New_seat;
 for(i=0; i<N; i++)
 {
  Temp[i].real = DataInput[i].real;
  Temp[i].imag = DataInput[i].imag;
 }
 for(i=0; i<N; i++)
 {
  New_seat = 0;
  for(n=0;n<M;n++)
  {
   New_seat = New_seat | (((i>>n) & 0x01) << (M-n-1));
  }
  DataInput[New_seat].real = Temp[i].real;
  DataInput[New_seat].imag = Temp[i].imag;
 }
}
*/
//复数乘法
complex XX_complex(complex a, complex b)
{
 complex temp;
 
 temp.real = a.real * b.real-a.imag*b.imag;
 temp.imag = b.imag*a.real + a.imag*b.real;
 
 return temp;
}

//FFT
void FFT(void)
{
 int L=0,B=0,J=0,K=0;
 int step=0;
 ElemType P=0,T=0;
 complex W,Temp_XX;
 //ElemType TempResult[N];
 
 ChangeSeat(data);
 for(L=1; L<=M; L++)
 {
  B = 1<<(L-1);//B=2^(L-1)
  for(J=0; J<=B-1; J++)
  {
   P = (1<<(M-L))*J;//P=2^(M-L) *J
   step = 1<<L;//2^L
   for(K=J; K<=N-1; K=K+step)
   {
    W.real =  cos(2*PI*P/N);
    W.imag = -sin(2*PI*P/N);
    
    Temp_XX = XX_complex(data[K+B],W);
    data[K+B].real = data[K].real - Temp_XX.real;
    data[K+B].imag = data[K].imag - Temp_XX.imag;
    
    data[K].real = data[K].real + Temp_XX.real;
    data[K].imag = data[K].imag + Temp_XX.imag;
   }
  }
 }
}
void IFFT(void)
{
 int L=0,B=0,J=0,K=0;
 int step=0;
 ElemType P=0,T=0;
 complex W,Temp_XX;
 //ElemType TempResult[N];
 
 ChangeSeat(data);
 for(L=1; L<=M; L++)
 {
  B = 1<<(L-1);//B=2^(L-1)
  for(J=0; J<=B-1; J++)
  {
   P = (1<<(M-L))*J;//P=2^(M-L) *J
   step = 1<<L;//2^L
   for(K=J; K<=N-1; K=K+step)
   {
    W.real =  cos(2*PI*P/N);
    W.imag =  sin(2*PI*P/N);//逆运算，这里跟FFT符号相反
    
    Temp_XX = XX_complex(data[K+B],W);
    data[K+B].real = data[K].real - Temp_XX.real;
    data[K+B].imag = data[K].imag - Temp_XX.imag;
    
    data[K].real = data[K].real + Temp_XX.real;
    data[K].imag = data[K].imag + Temp_XX.imag;
   }
  }
 }
}
int main(int argc, char *argv[])
{
 int i = 0;
 for(i=0; i<N; i++)//制造输入序列
 {
  data[i].real = sin(2*PI*i/N);
  printf("%lf ",data[i]);
 }
 printf(" ");
 
 
 FFT();//进行FFT计算
 printf(" ");
 for(i=0; i<N; i++)
  {printf("%lf ",sqrt(data[i].real*data[i].real+data[i].imag*data[i].imag));}
 
 IFFT();//进行FFT计算
 printf(" ");
 for(i=0; i<N; i++)
  {printf("%lf ",data[i].real/N);}
 printf(" ");
 /*for(i=0; i<N; i++)
  {printf("%lf ",data[i].imag/N);}
 printf(" ");*/
 /*for(i=0; i<N; i++)
  {printf("%lf ",sqrt(data[i].real*data[i].real+data[i].imag*data[i].imag)/N);}*/
 return 0;
}

http://blog.csdn.net/syrchina/article/details/6670517