Apache Commons Math3探索之快速傅立叶变换代码示例

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 Math3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 math3实现快速傅里叶变换，下面是具体内容。

傅立叶变换：org.apache.commons.math3.transform.FastFourierTransformer类。

用法示例代码：

double inputData = new double[arrayLength];

// ... 给inputData赋值

FastFourierTransformer fft = new FastFourierTransformer(DftNormalization.STANDARD);

Complex[] result = fft.transform(inputData, TransformType.FORWARD);

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double类型，亦可是org.apache.commons.math3.complex.Complex类型，然后创建org.apache.commons.math3.transform.FastFourierTransformer对象实例，最后调用其transform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：

import org.apache.commons.math3.transform.DftNormalization;

import org.apache.commons.math3.transform.FastFourierTransformer;

import org.apache.commons.math3.transform.TransformType;

interface TestCase

{

public Object run(List

public List

}

class CalcFFT implements TestCase

{

public CalcFFT()

{

System.out.print("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 = new double[arrayLength];

for (int index = 0; index < inputData.length; index++)

{

inputData[index] = (Math.random() - 0.5) * 100.0;

}

System.out.println("初始化完成");

}

@Override

public List

{

return null;

}

@Override

public Object run(List

{

FastFourierTransformer fft = new FastFourierTransformer(DftNormalization.STANDARD);

Complex[] result = fft.transform(inputData, TransformType.FORWARD);

return result;

}

private double[] inputData = null;

private http://final int arrayLength = 4 * 1024*1024;

}

public class TimeCostCalculator

{

public 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 Exception

*/

public double calcTimeCost(TestCase testCase) throws Exception

{

List

long startTime = System.nanoTime();

testCase.run(params);

long stopTime = System.nanoTime();

System.out.println("start: " + startTime + " / stop: " + stopTime);

double timeCost = (stopTime - startTime) * 1.0e-9;

// double timeCost = BigDecimal.valueOf(stopTime - startTime, 9).doubleValue();

return timeCost;

}

public static void main(String[] args) throws Exception

{

TimeCostCalculator tcc = new TimeCostCalculator();

double timeCost;

System.out.println("--------------------------------------------------------------------------");

timeCost = tcc.calcTimeCost(new CalcFFT());

System.out.println("time cost is: " + timeCost + "s");

System.out.println("--------------------------------------------------------------------------");

}

}

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

总结

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