FFTW,全称为“Fastest Fourier Transform in the West”,是一个著名的、高效的计算离散傅里叶变换(DFT)的库。它由Matteo Frigo和Steven G. Johnson开发,提供C语言接口,并被广泛应用于各种科学计算领域。本项目是FFTW针对Android平台的定制版本,特别为在移动设备上运行优化。 FFTW 3.3.4是这个库的一个稳定版本,包含了多项改进和性能优化。在Android平台上使用FFTW,首先需要理解Android的开发环境和工具链,包括NDK(Native Development Kit),它允许开发者用C/C++编写原生代码并与Java应用程序交互。 编译FFTW 3.3.4为Android平台涉及以下步骤: 1. **获取源码**:下载FFTW 3.3.4的源码包,并解压到本地工作目录。 2. **配置Android NDK**:确保已经安装了适合版本的Android NDK,并设置好环境变量,如`ANDROID_NDK_HOME`,使得编译脚本能够找到NDK路径。 3. **设置交叉编译**:FFTW需要知道目标平台的信息,这通常通过设置交叉编译标志实现,例如`--host=arm-linux-androideabi`,用于指示编译器生成适用于ARM架构Android设备的代码。 4. **配置编译选项**:根据需求选择编译模式,例如浮点精度(单精度或双精度)、是否启用多线程支持等。可能需要使用`./configure`脚本进行预配置。 5. **构建过程**:运行`make`命令开始编译。在Android环境下,可能需要使用NDK提供的`ndk-build`或CMake来编译。 6. **生成库文件**:编译完成后,会生成静态库(`.a`文件)或动态库(`.so`文件),这些库文件可以链接到Android应用程序中。 7. **集成到Android项目**:将编译好的库文件添加到Android项目的`jniLibs`目录下,并在Java代码中通过JNI(Java Native Interface)调用FFTW的函数。 8. **测试与优化**:编译后的库需要在目标设备上进行测试,确保其功能正常且性能满足要求。可能需要进一步的优化,比如针对特定硬件的调整。 FFTW在Android上的应用可以用于音频处理、图像分析、信号处理等多种场景。由于Android设备的性能和内存限制,合理利用FFTW的多线程和优化特性至关重要。同时,注意Android的权限管理,因为访问硬件资源可能需要相应的权限声明。 将FFTW 3.3.4移植到Android平台是一项涉及编译原理、交叉编译技术、Android NDK知识以及性能优化技巧的任务。通过以上步骤,开发者可以创建出能够在Android设备上高效运行的DFT计算库。
2025-12-17 11:17:14 988KB
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一个windows下的快速傅里叶变换库,直接安装后可用。
2023-11-25 22:16:50 2.47MB FFTW 傅里叶变换
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fftw-3.3.5-dll64 fftw-3.3.5-dll32
2023-03-14 08:05:13 5.36MB fft
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fftw 快速傅里叶变换, C#算法 直接调用dll
2022-11-05 19:37:30 740KB c#_fftw c#调用dll fft
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1、FFTW中文文档.pdf, 2、能正确使用的libfftw3-3.dll、 3、FFTW介绍及FFTW库的使用.pdf、 4、fft在Window下的安装流程.docx 5、linux下安装.docx 整理的资料。
2022-10-23 22:58:35 11.94MB TTFW C#
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FFTW 的官方参考文档!
2022-10-23 22:56:40 645KB FFTW fft
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用于arm的fftw的so动态库
2022-07-25 17:06:45 2.59MB fftw的so库
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Windows下fftw的使用
2022-07-07 09:01:50 32KB 文档资料
fftw-convolution-example-1D 使用库中实现的快速傅立叶变换 (FFT) 执行实向量一维离散卷积的简单 C++ 示例。 这段代码是著名的卷积定理的简单直接应用。 它效率不高,但意味着易于理解。 算法说明 设 v1, v2 是两个实数向量。 这些向量的离散(线性)卷积可以通过以下过程计算: 将两个向量零填充到长度 size(v1)+size(v2)-1。 计算填充向量的离散傅立叶变换。 计算这些傅立叶变换的逐点乘积。 即 result[i] = Fourier(pad(v1))[i] * Fourier(pad(v2))[i] 通过逆傅里叶变换变换结果。 必须预先填充向量的原因是没有填充,此过程将计算 v1 和 v2 的循环卷积。 由于我们对线性卷积感兴趣,我们需要添加足够的填充,以便环绕不会混合线性卷积的不同部分。 有关更多信息,请参阅。 实施说明
2022-05-18 20:09:51 5KB C++
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介绍了求解抛物型波动方程的分步傅里叶变换(split step Fourier transform,SSFT)算法计算过程,分析了算法的并行性,并基于西方快速傅里叶变换(fastest Fourier transform in the West,FFTW)函数库研究了2种分步傅里叶变换算法并行方案。所做测试结果表明,文中所提方案尤其是分布式模式方案,对于实现波动方程的快速求解是有效的,且所做工作对于以波动方程为基础的电波传播、电磁环境数据生成等问题的研究具有一定的指导意义。
2022-03-04 10:45:08 366KB 工程技术 论文
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