【发布时间】：2021-07-30 16:55:14
【问题描述】：
我正在尝试使用 iterative Radix2 算法 实现我自己的 FFT（我什至考虑过使用递归算法，但似乎 Simulink 不允许我这样做）。 我尝试了它的所有可能变体，比如 DIT 和 DIF，但我总是遇到同样的问题：输出对我来说没有多大意义。 它们具有相似的输出，包括 DIF 和 DIT，这两种都是用不同的代码变体实现的。
实际应用需要此算法，信号将被缓冲，然后将这些数据包窗口化并重叠。然后，窗口函数将被平均并发送到 Simulink 中的下一个模块，以获得 Welch 谱估计。
这是我实现的（其中一个）DIT 版本的代码：
function [FFT,Wk,k] = radix2(u,k_old,lap) %lap = 512 = 1024/2 with 1024 Window size
N = length(u);
P = log2(N);
FFT = zeros(N,1)+0*1j;
omega = 0j;
% Hann Window
n1 = (k_old)*lap:(N+k_old*lap-1);
w1 = sin(pi.*n1/(N-1)).^2;
z1 = u.*w1';
z1=z1';
% Average
Wk = 0;
for i=1:N
Wk = Wk + w1(i)^2;
end
%% Algorithm
A = z1(bitrevorder(1:N));
for s=1:log2(N)
m=2^s;
Wm = exp(2*pi*1j/m)
W = 1 +0j;
for j= 1:m/2
for k=j:m:(N)
odd = W*A(k+m/2)
even = A(k);
FFT(k)=odd + even;
FFT(k+m/2) =even-odd;
end
W = W*Wm;
end
end
这是输出
而不是有两个/三个不同的尖峰（输入是带有一些噪声的正弦信号，即使我关闭噪声或窗口函数，结果也没有太大变化，所以这些是正确的），我得到这个蝴蝶形的信号。为什么会这样？
我一开始以为是频率归一化问题，但是没有解决。
我真的希望任何人都可以提供帮助，这个问题不是太愚蠢，我现在完全迷路了。
重新编辑：
原因是我在动态参数估计的不同技术之间进行并行处理：锁定放大器、Welch with DFT、FFT、Goertzel 和其他方法。然后我会比较方差、时间、FLOPS 之类的东西......所以自我实现它正是我工作的重点。我知道 welch 已经存在于 Matlab 和 Simulink 中，但是对于我的特殊研究目的，它没有给我带来任何好处。此外，我的大多数版本都运行良好，唯一的一个问题是 迭代 FFT 实现，它看起来不像傅立叶变换，我真的不明白为什么。
输出应在 + 和 -50Hz 处显示两个尖峰，一个在 0Hz 处，因为信号的比例项和其他一些较小的周围，与 +-50Hz 和 0 相比微不足道。
【问题讨论】：
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为什么不在 MATLAB 中使用
fft函数？为什么要重新实现它？人们制作自己的实现来了解它是如何工作的，但不是为了在实际应用程序中使用。使用您的软件随附的非常高效、经过良好测试的实现。 -
正如我在评论中所说的，我想研究可能的实现及其结构，计算失败次数等等，所以我确实需要整个实现，如果它更糟也没关系.它必须适合比较论文，并很好地解释为什么它比另一个更好或更差。当问题是纯粹的结构性问题时，为什么知道我为什么需要它如此重要？你看，即使 radix2 实现的 Flops 通常被计算为 N*log2(N)，结构本身也可以稍微优化或不优化算法，我想看看这个。还是谢谢你。
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如果我正在审阅你的论文，我也会说同样的话。你在比较 A 和 B，但是 B 使用了一个糟糕的自定义 FFT 实现，那么比较是不公平的。在多线程、SIMD 指令、流水线等时代，FLOPS 变得无关紧要。使用优化的实施并比较时间、能源使用或任何相关的内容。
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另外，我不是在问你需要它做什么，这是一个反问。我告诉你不要这样做。这是一个来自几十年经验的建议。不要重新发明轮子，也不要重新实现 FFT。
标签： matlab fft simulink spectrum radix-sort