C 结果上的vDSP FFT2d Swift错误虚部
我使用Accelerate framework中的vDSP在来自网格的2d数组中执行fft2d操作 问题是,我得到了一个虚数部分为0的数组,该数组与使用pylab.fft2的python中的相同操作不匹配 如果我增加数组大小,结果不是零,但无论如何都不匹配,所以我做了一些不好的事情 谁能帮我一把吗?这是我的第一个堆栈溢出问题,但我已经被困两周了 这是本例中的网格网格4x8C 结果上的vDSP FFT2d Swift错误虚部,c,swift,fft,accelerate-framework,vdsp,C,Swift,Fft,Accelerate Framework,Vdsp,我使用Accelerate framework中的vDSP在来自网格的2d数组中执行fft2d操作 问题是,我得到了一个虚数部分为0的数组,该数组与使用pylab.fft2的python中的相同操作不匹配 如果我增加数组大小,结果不是零,但无论如何都不匹配,所以我做了一些不好的事情 谁能帮我一把吗?这是我的第一个堆栈溢出问题,但我已经被困两周了 这是本例中的网格网格4x8 [ [1.80485138784544e-35, 2.61027906966774e-23, 1.266416554
[
[1.80485138784544e-35, 2.61027906966774e-23, 1.26641655490943e-14, 2.06115362243857e-09, 1.1253517471926e-07, 2.06115362243857e-09, 1.26641655490943e-14, 2.61027906966774e-23],
[2.93748211171084e-30, 4.24835425529162e-18, 2.06115362243857e-09, 0.000335462627902512, 0.0183156388887342, 0.000335462627902512, 2.06115362243857e-09, 4.24835425529162e-18],
[1.60381089054866e-28, 2.31952283024359e-16, 1.1253517471926e-07, 0.0183156388887342, 1.0, 0.0183156388887342, 1.1253517471926e-07, 2.31952283024359e-16],
[2.93748211171084e-30, 4.24835425529162e-18, 2.06115362243857e-09, 0.000335462627902512, 0.0183156388887342, 0.000335462627902512, 2.06115362243857e-09, 4.24835425529162e-18]
]
以下是fft2函数:
func fft2(arr: [[Complex<Double>]]) -> [[Complex<Double>]] {
let nRows = arr.count
let nCols = arr[0].count
let N = nRows * nCols
let radix = FFTRadix(FFT_RADIX2)
let pass = vDSP_Length(Int(log2(Double(N))))
// Create FFTSetup
let setup = vDSP_create_fftsetupD(pass, radix)
// Direction
let dir = FFTDirection(FFT_FORWARD)
// Get real and imag doubles from the [Complex]
// (all imag parts are 0.0 on this example)
let (real, imag) = complex2DArrayToDouble(arr)
// Pack 2d arrays as 1d (function bellow)
var realArray = pack2dArray(real, rows: nRows, cols: nCols)
var imagArray = pack2dArray(imag, rows: nRows, cols: nCols)
// Create the split complex with the packed arrays
var splitComplex = DSPDoubleSplitComplex(
realp: &realArray,
imagp: &imagArray)
let log2n0c = vDSP_Length(Int(log2(Double(nCols))))
let log2n1r = vDSP_Length(Int(log2(Double(nRows))))
let rowStride = vDSP_Stride(nRows)
let colStride = vDSP_Stride(1) // Use all cols
// Perform the fft2d
vDSP_fft2d_zipD(setup, &splitComplex, rowStride, colStride, log2n0c, log2n1r, dir)
// Destroy setup
vDSP_destroy_fftsetupD(setup)
// Pack the 1d arrays on 2d arrays again
let resultReal = unpack2dArray(realArray, rows: nRows, cols: nCols)
let resultImag = unpack2dArray(imagArray, rows: nRows, cols: nCols)
// Ignore this...
return complexFrom2DArray([[Double]](), imag: [[Double]]())
}
我将非常感谢关于这方面的任何信息,我可以将其更改为C或Objective-C,如果最容易使其像python一样工作的话
快速结果:
[
[(1.07460475603902+0.0.i), (-1.06348244974363+0.0.i), (1.03663115699765+0.0.i), (-1.00978033088166+0.0.i), (0.998658491216246+0.0.i), (-1.00978033088166+0.0.i), (1.03663115699765+0.0.i), (-1.06348244974363+0.0.i)],
[(-1.03663138619031+0.0.i), (1.02590210946989+0.0.i), (-0.999999662394501+0.0.i), (0.974097665459761+0.0.i), (-0.963368838879988+0.0.i), (0.974097665459761+0.0.i), (-0.999999662394501+0.0.i), (1.02590210946989+0.0.i)],
[(0.998658482971633+0.0.i), (-0.988322230996495+0.0.i), (0.963368617931946+0.0.i), (-0.938415438518917+0.0.i), (0.928079620195301+0.0.i), (-0.938415438518917+0.0.i), (0.963368617931946+0.0.i), (-0.988322230996495+0.0.i)],
[(-1.03663138619031+0.0.i), (1.02590210946989+0.0.i), (-0.999999662394501+0.0.i), (0.974097665459761+0.0.i), (-0.963368838879988+0.0.i), (0.974097665459761+0.0.i), (-0.999999662394501+0.0.i), (1.02590210946989+0.0.i)]
]
Python结果:
[
[ 1.07460476 +0.00000000e+00j, -1.06348245 +1.98409020e-17j, 1.03663116 +0.00000000e+00j -1.00978033 -1.97866921e-17j, 0.99865849 +0.00000000e+00j -1.00978033 -1.98409020e-17j, 1.03663116 +0.00000000e+00j -1.06348245 +1.97866921e-17j]
[-1.03663139 +0.00000000e+00j, 1.02590211 -1.90819560e-17j, -0.99999966 +0.00000000e+00j, 0.97409767 +1.90819558e-17j, -0.96336884 +0.00000000e+00j, 0.97409767 +1.90819560e-17j, -0.99999966 +0.00000000e+00j, 1.02590211 -1.90819558e-17j]
[ 0.99865848 +0.00000000e+00j, 0.98832223 +1.83230190e-17j, 0.96336862 +0.00000000e+00j, 0.93841544 -1.83772293e-17j, 0.92807962 +0.00000000e+00j, 0.93841544 -1.83230190e-17j, 0.96336862 +0.00000000e+00j, 0.98832223 +1.83772293e-17j]
[-1.03663139 +0.00000000e+00j, 1.02590211 -1.90819560e-17j, -0.99999966 +0.00000000e+00j, 0.97409767 +1.90819558e-17j, -0.96336884 +0.00000000e+00j, 0.97409767 +1.90819560e-17j, -0.99999966 +0.00000000e+00j, 1.02590211 -1.90819558e-17j]
]
提前向您致以问候和感谢
编辑1
下面是C上相同代码的一个版本:
下面是python代码:
不同的输出,例如
Swift: (-1.06348244974363+0.0.i)
Python: -1.06348245 +1.98409020e-17j
不表示错误的结果。首先,Swift代码显然
使用定点表示,因此1.98409020⋅ 10-17四舍五入为0.0。第二,即使你期望
结果精确为零,由于精度有限,预计会有一个小的非零值
对于64位双精度的二进制浮点数,大约16位十进制数字。您是否在第二项中讨论了0.0.i Swift与+1.98409020e-17j Python的区别?这似乎在64位浮点数的精度范围内。不同的输出甚至可能是因为Swift使用定点表示法,Python使用科学表示法。我之前考虑过这一点,但如果我制作一个4x32数组,例如,我得到的是虚部的值,但它们不正确,不是0而是不正确。无论如何,非常感谢您提供的信息,我将再次检查。也许我需要使用vDSP_fft2d_zripD而不是vDSP_fft2d_zipD,因为输入数据是真实的,格式并不复杂,但我在为vDSP正确打包时遇到了问题。嗯,也许我只是愚蠢,你是对的@Martin R。。。哈哈。把它写下来作为答案,我会把它标记为有效。也许我的错是我太过痴迷于获得与python中完全相同的结果,而不认为1.984…-17j是一个非常薄的数字。谢谢
Swift: (-1.06348244974363+0.0.i)
Python: -1.06348245 +1.98409020e-17j