DFT的matlab源代码-fft_simd:一个简单的演示演示了如何使用SIMD（单指令多数据）来优化和加速FFT算法

DFT的matlab源代码fft_simd 一个简单的演示演示了如何使用SIMD（单指令多数据）来优化和加速FFT算法。 任务1.使用C ++实现标准DFT算法。 看 任务2.使用Cooley-Tukey FFT算法重写DFT。 看 任务3.使用SIMD加速FFT算法。 请参阅此页中的问题。 任务4.在这些算法之间进行比较耗时的对比。如下表所示： 算法 时间消耗 标准dft 606毫秒 快速傅立叶变换 74毫秒（异位算法），7毫秒（原位） 使用SIMD进行FFT 1.011毫秒 SIMD简介 推荐人。 选择了SIMD指令 我们在此项目中使用SSE2。 SSE2（流式SIMD扩展2）是Intel SIMD之一，由于其MMX严格标准从64位扩展到128位，它支持两个双精度浮点运算。 SIMD指令练习 为了熟悉SSE2指令，我们使用SSE2作为练习来计算复数乘法。 复数乘法可以描述如下： $$如果A = a + b j，B = c + d j，则A * B =（ac-bd）+（bc + ad）* j $$ 我们使用一个图来总结和描述使用SSE2的复杂乘法： 您可以在项目的complex_mu