C++ 卷积与FFT，这是如何工作的？
我知道在时域中，卷积是两个矩阵之间非常昂贵的运算，你可以通过在复平面上变换它们并使用乘法（然后回到时域）在频域中执行卷积 无论如何，我不明白在CUDA SDK中是如何执行的，数据和内核被填充并放入两个缓冲区（m_PaddedKernel和m_PaddedData），这应该是为了加速Cooley Tuckey方法，然后调用函数cufftExecC2C来首先转换内核（为什么C2C？复杂到复杂，为什么不是实到复杂？）然后将整个数据放入同一平面C++ 卷积与FFT，这是如何工作的？,c++,math,cuda,fft,C++,Math,Cuda,Fft,我知道在时域中，卷积是两个矩阵之间非常昂贵的运算，你可以通过在复平面上变换它们并使用乘法（然后回到时域）在频域中执行卷积 无论如何，我不明白在CUDA SDK中是如何执行的，数据和内核被填充并放入两个缓冲区（m_PaddedKernel和m_PaddedData），这应该是为了加速Cooley Tuckey方法，然后调用函数cufftExecC2C来首先转换内核（为什么C2C？复杂到复杂，为什么不是实到复杂？）然后将整个数据放入同一平面 然后，定义的内核spProcess2D_内核开始正常化，并
然后，定义的内核spProcess2D_内核开始正常化，并在频域中执行数据和内核之间的乘法（如何进行两个函数的乘法？我认为它们意味着组合两个函数），然后返回C2C转换（仍在纳闷为什么是C2C而不是C2R）至于为什么可以用FFT实现这一点，您需要阅读有关FFT的内容
一般来说，您的输入数据可能很复杂。这就是使用C2C的原因。您指的是
simplecft.cu