Apache Commons Math3探索之快速傅立叶变换代码示例

　　

上一篇文章中我们了解了Apache Commons Math4探索之多项式曲线拟合实现代码,今天我们就来看看如何通过Apache Commons Math4实现快速傅里叶变换、下面是具体内容。

　　

<强>傅立叶变换:org.apache.commons.math4.transform.FastFourierTransformer类。
　　

　　

用法示例代码:

　　 　　 　　双inputData=https://www.yisu.com/zixun/new双[arrayLength];//鴌nputData赋值 　　FastFourierTransformer fft=new FastFourierTransformer (DftNormalization.STANDARD); 　　复杂[]=fft结果。变换(inputData TransformType.FORWARD);之前 　　 　　

使用还是非常简单的。首先要创建待计算数据的数组,可以是两类型,亦可是org.apache.commons.math4.complex.Complex类型,然后创建org.apache.commons.math4.transform.FastFourierTransformer对象实例,最后调用其变换方法即可得到存放于复数数组中的傅立叶变换结果。
　　完整的示例代码如下:

　　 　　 　　进口org.apache.commons.math4.transform.DftNormalization; 　　进口org.apache.commons.math4.transform.FastFourierTransformer; 　　进口org.apache.commons.math4.transform.TransformType; 　　接口TestCase 　　{ 　　公共对象运行(Listparams)抛出异常; 　　公共ListgetParams (); 　　} 　　类CalcFFT实现TestCase 　　{ 　　公共CalcFFT () 　　{ 　　system . out。打印(“本算例用于计算快速傅立叶变换。正在初始化计算数据(+ arrayLength +点)……”); 　　inputData=https://www.yisu.com/zixun/new双(arrayLength); 　　for (int指数=0;指数getParams () 　　{ 　　返回null; 　　} 　　@Override 　　公共对象运行(Listparams)抛出异常 　　{ 　　FastFourierTransformer fft=new FastFourierTransformer (DftNormalization.STANDARD); 　　复杂[]=fft结果。变换(inputData TransformType.FORWARD); 　　返回结果; 　　} 　　私人双inputData=https://www.yisu.com/zixun/null []; 　　私人最终int arrayLength=4 * 1024 * 1024; 　　} 　　公开课TimeCostCalculator 　　{ 　　公共TimeCostCalculator () 　　{ 　　}/* * 　　*计算指定对象的运行时间开销。 　　* 　　* @param testCase指定被测对象。 　　* @return返回sub.run的时间开销,单位为s。 　　* @throws例外 　　*/公共双calcTimeCost (TestCase TestCase)抛出异常 　　{ 　　列表<对象> params=testCase.getParams (); 　　长时间的开始时间=system . nanotime (); 　　testCase.run (params); 　　长stopTime=system . nanotime (); 　　system . out。println(开始时间”开始:“+ +”/停止:“+ stopTime); 　　双时间成本=(stopTime -开始时间)* 1.0 e-9;//双时间成本=BigDecimal。返回对象的值(stopTime——开始时间,9).doubleValue (); 　　返回时间成本; 　　} 　　公共静态void main (String [] args)抛出异常 　　{ 　　太极拳=new TimeCostCalculator TimeCostCalculator (); 　　双时间成本; 　　System.out.println (“- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -”); 　　时间成本=移行细胞癌。calcTimeCost(新CalcFFT ()); 　　system . out。println(“时间成本:”+时间成本+“s”); 　　System.out.println (“- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -”); 　　} 　　} 　　 　　

在i5四核处理器+ 16 gb内存的台式机上,计算4百万点FFT,耗时0.7秒。还是挺快的。

　　

　　

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Apache Commons Math3探索之快速傅立叶变换代码示例

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