matlab不使用库函数实现fft
时间: 2025-05-21 09:22:03 浏览: 7
### 手动实现快速傅里叶变换(FFT)
快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)是一种高效的离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)算法。DFT 的定义如下:
对于长度为 \( N \) 的序列 \( x[n] \),其 DFT 定义为:
\[
X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j 2 \pi k n / N}, \quad k = 0, 1, ..., N-1.
\]
以下是基于分治策略的手动实现 FFT 方法的 MATLAB 实现代码。
#### MATLAB 中手动实现 FFT
```matlab
function X = manual_fft(x)
% 获取输入信号的长度
N = length(x);
% 如果输入长度为 1,则返回本身作为基情况
if N == 1
X = x;
return;
end
% 将输入分为偶索引部分和奇索引部分
even_x = x(1:2:N); % 偶数位置元素
odd_x = x(2:2:N); % 奇数位置元素
% 对偶数部分和奇数部分分别递归调用 FFT
Y_even = manual_fft(even_x); % 计算偶数部分的 FFT
Y_odd = manual_fft(odd_x); % 计算奇数部分的 FFT
% 初始化输出数组
X = zeros(N, 1);
% 使用旋转因子 W_N^k 来组合结果
for k = 0:N-1
W_N_k = exp(-1i * 2 * pi * k / N); % 旋转因子
X(k+1) = Y_even(mod(k,N/2)+1) + W_N_k * Y_odd(mod(k,N/2)+1);
end
end
```
此代码实现了标准的 Cooley-Tukey 算法,该算法通过将原始问题分解为较小子问题来减少复杂度。时间复杂度从 O\(N^2\) 减少到 O\(N log_2 N\) [^1]。
#### 测试代码
可以使用以下测试代码验证上述 `manual_fft` 函数的结果是否与 MATLAB 内置函数一致:
```matlab
% 创建一个随机信号
x = randn(1, 8);
% 调用手动实现的 FFT 和 MATLAB 自带的 fft 进行比较
X_manual = manual_fft(x');
X_builtin = fft(x');
% 显示两者之间的误差
disp('Error between manual and built-in FFT:');
disp(norm(X_manual - X_builtin));
```
如果两者的误差接近于零,则说明手动实现正确无误。
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### 注意事项
1. 输入信号的长度应为 2 的幂次方以简化实现过程。如果不是 2 的幂次方,可以通过补零操作将其扩展至最近的大于等于当前长度的 2 的幂次方。
2. 上述代码假设输入是一个列向量。如果是行向量,在传递给函数之前需转置为列向量。
3. 此实现仅适用于一维信号。多维 FFT 可以通过对每一维度单独应用一维 FFT 来完成 [^2]。
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