关于DSP中fft函数调用方法
以下主要是通过代码调用fft函数
1、通过dsplib库调用dspf_sp_ifftspxsp函数来实现fft
//fft
tw_gen_fft （w_array， n）;
dspf_sp_fftspxsp （n， x_array， w_array， y_array， brev， rad， 0， n）;
其中函数tw_gen_fft（）为旋转因子，计算大码为：
void tw_gen_ifft （float *w， int n）
{
int i， j， k;
const double pi = 3.141592654;
for （j = 1， k = 0; j 《= n 》》 2; j = j 《《 2）
{
for （i = 0; i 《 n 》》 2; i += j）
{
#ifdef _little_endian
w［k］ = （float） -sin （2 * pi * i / n）;//为负数的时候是进行ifft，为正数的时候是进行fft
w［k + 1］ = （float） cos （2 * pi * i / n）;
w［k + 2］ = （float） -sin （4 * pi * i / n）;
w［k + 3］ = （float） cos （4 * pi * i / n）;
w［k + 4］ = （float） -sin （6 * pi * i / n）;
w［k + 5］ = （float） cos （6 * pi * i / n）;
#else
w［k］ = （float） cos （2 * pi * i / n）;
w［k + 1］ = （float） -sin （2 * pi * i / n）;
w［k + 2］ = （float） cos （4 * pi * i / n）;
w［k + 3］ = （float） -sin （4 * pi * i / n）;
w［k + 4］ = （float） cos （6 * pi * i / n）;
w［k + 5］ = （float） -sin （6 * pi * i / n）;
#endif
k += 6;
}
}
}
注释：此函数中的n为此行的点数，而不是行列的总数，在在fft2d中出现了错误，就是由这个n导致的。
2、通过matlab代码来验证fft和fft2d的关系。
clc;
close all;
clear all;
方法一：
%生成一个16x16的单位矩阵
%a = eye（16）;
%［m， n］ = size（a）;
a1 = ［0:15］;
height = 16;
width = 16;
%［m， n］ = size（a）;
a = a1（ones（1，16）， ：）;
%每一行分别做一维fft
for i = 1:height
b（i，：） = fft（a（i，：））;
end
%行列翻转
c = transpose（b）;
%每一行分别做一维fft（由于翻转了，此时相当于每一列分别做一维fft）
for i = 1:width
d（i，：） = fft（c（i，：））;
end
%行列翻转
e = transpose（d）;
%每一行分别做一维ifft
for i = 1:height
ib（i，：） = ifft（e（i，：））;
end
%行列翻转
ic = transpose（ib）;
%每一行分别做一维ifft（由于翻转了，此时相当于每一列分别做一维fft）
for i = 1:width
id（i，：） = ifft（ic（i，：））;
end
%行列翻转
ie = transpose（id）;
方法二：
afft = fft2（a）;
aifft = ifft2（afft）;
方法三：
f = fft（fft（a）。‘）。’;
ift = ifft（ifft（f）。‘）。’;
3、通过上述matlab的验证可以确定fft和fft2d的关系，针对16*16的数据在dsp中进行实验如下：
//fft
tw_gen_fft （w_array， col）;
//如果图像的行列不同的话在第一次fft之前n应为对应行的点数，则应在行列翻转后再次调用tw_gen_fft函数，并将n改为对应的列的点数 //对每一行做一次fft for（i = 0; i 《 height; i++） { dspf_sp_fftspxsp（16， （float *）x_array + 2*i*width ， w_array， （float *）y_array + 2*i*width， brev， 4， 0， 16）; } //行列翻转 dspf_dp_mat_trans（（double *）y_array， height， width， （double *）x_array）;
tw_gen_fft （w_array， row）; //对每一列（翻转后变为行）进行fft for（j = 0; j 《 width; j++） { dspf_sp_fftspxsp（16， （float *）x_array + 2*j*width， w_array， （float *）y_array + 2*j*width， brev， 4， 0， 16）; } //行列翻转 dspf_dp_mat_trans（（double *）y_array， height， width， （double *）x_array）;
至此，完美解决dsp平台下的fft2d的内联函数调用问题
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//fft
tw_gen_fft （w_array， n）;
dspf_sp_fftspxsp （n， x_array， w_array， y_array， brev， rad， 0， n）;
其中函数tw_gen_fft（）为旋转因子，计算大码为：
void tw_gen_ifft （float *w， int n）
{
int i， j， k;
const double pi = 3.141592654;
for （j = 1， k = 0; j 《= n 》》 2; j = j 《《 2）
{
for （i = 0; i 《 n 》》 2; i += j）
{
#ifdef _little_endian
w［k］ = （float） -sin （2 * pi * i / n）;//为负数的时候是进行ifft，为正数的时候是进行fft
w［k + 1］ = （float） cos （2 * pi * i / n）;
w［k + 2］ = （float） -sin （4 * pi * i / n）;
w［k + 3］ = （float） cos （4 * pi * i / n）;
w［k + 4］ = （float） -sin （6 * pi * i / n）;
w［k + 5］ = （float） cos （6 * pi * i / n）;
#else
w［k］ = （float） cos （2 * pi * i / n）;
w［k + 1］ = （float） -sin （2 * pi * i / n）;
w［k + 2］ = （float） cos （4 * pi * i / n）;
w［k + 3］ = （float） -sin （4 * pi * i / n）;
w［k + 4］ = （float） cos （6 * pi * i / n）;
w［k + 5］ = （float） -sin （6 * pi * i / n）;
#endif
k += 6;
}
}
}
注释：此函数中的n为此行的点数，而不是行列的总数，在在fft2d中出现了错误，就是由这个n导致的。
2、通过matlab代码来验证fft和fft2d的关系。
clc;
close all;
clear all;
方法一：
%生成一个16x16的单位矩阵
%a = eye（16）;
%［m， n］ = size（a）;
a1 = ［0:15］;
height = 16;
width = 16;
%［m， n］ = size（a）;
a = a1（ones（1，16）， ：）;
%每一行分别做一维fft
for i = 1:height
b（i，：） = fft（a（i，：））;
end
%行列翻转
c = transpose（b）;
%每一行分别做一维fft（由于翻转了，此时相当于每一列分别做一维fft）
for i = 1:width
d（i，：） = fft（c（i，：））;
end
%行列翻转
e = transpose（d）;
%每一行分别做一维ifft
for i = 1:height
ib（i，：） = ifft（e（i，：））;
end
%行列翻转
ic = transpose（ib）;
%每一行分别做一维ifft（由于翻转了，此时相当于每一列分别做一维fft）
for i = 1:width
id（i，：） = ifft（ic（i，：））;
end
%行列翻转
ie = transpose（id）;
方法二：
afft = fft2（a）;
aifft = ifft2（afft）;
方法三：
f = fft（fft（a）。‘）。’;
ift = ifft（ifft（f）。‘）。’;
3、通过上述matlab的验证可以确定fft和fft2d的关系，针对16*16的数据在dsp中进行实验如下：
//fft
tw_gen_fft （w_array， col）;
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