libdspl-2.0/dspl/dox/ru/dft.dox

/*! *************************************************************************************************
	\ingroup DFT_GROUP
	\fn int dft(double* x, int n, complex_t *y)
	\brief Дискретное преобразование Фурье вещественного сигнала.
	
	Функция рассчитывает \f$ n \f$-точечное  дискретное преобразование Фурье 
	вещественного сигнала \f$ x(m) \f$, \f$ m = 0 \ldots n-1 \f$.<BR>
	\f[
		Y(k) = \sum_{m = 0}^{n-1} x(m) \cdot  \exp \left( -j \cdot  \frac{2\pi}{n} \cdot   m \cdot   k \right),
	\f]
	где \f$ k = 0 \ldots n-1 \f$.
	
	\param[in]	x	Указатель на вектор вещественного входного сигнала \f$x(m)\f$, 
                                \f$ m = 0 \ldots n-1 \f$. <BR>
                                Размер вектора `[n x 1]`. <BR><BR>
	
	\param[in]	n	Размер ДПФ \f$n\f$ (размер векторов входного сигнала и результата ДПФ).<BR><BR>
	
	\param[out]	y	Указатель на комплексный вектор результата ДПФ \f$Y(k)\f$, 
				\f$ k = 0 \ldots n-1 \f$. Размер вектора `[n x 1]`. <BR>
				Память должна быть выделена.<BR><BR>

	
	\return
	`RES_OK`        если ДПФ рассчитана успешно. <BR>
	                В противном случае \ref ERROR_CODE_GROUP "код ошибки".
	
	Пример использования функции `dft`:
	
	\include dft_test.c
	
	Результат работы программы:
	
	\verbatim
        y[ 0] =   120.000    0.000
        y[ 1] =    -8.000   40.219
        y[ 2] =    -8.000   19.314
        y[ 3] =    -8.000   11.973
        y[ 4] =    -8.000    8.000
        y[ 5] =    -8.000    5.345
        y[ 6] =    -8.000    3.314
        y[ 7] =    -8.000    1.591
        y[ 8] =    -8.000    0.000
        y[ 9] =    -8.000   -1.591
        y[10] =    -8.000   -3.314
        y[11] =    -8.000   -5.345
        y[12] =    -8.000   -8.000
        y[13] =    -8.000  -11.973
        y[14] =    -8.000  -19.314
        y[15] =    -8.000  -40.219
	\endverbatim
	
	
	\author
		Бахурин Сергей.                                                         
		www.dsplib.org 
	\note
	Данная функция выполняет расчет ДПФ наивным методом 
	и требует \f$ n^2 \f$ комплексных умножений.<BR>
	Для увеличения скорости расчета рекомендуется 
	использовать алгоритмы быстрого преобразования Фурье.

**************************************************************************************************** */



/*! *************************************************************************************************
	\ingroup DFT_GROUP
	\fn int dft_cmplx(complex_t* x, int n, complex_t *y)
	\brief Дискретное преобразование Фурье комплексного сигнала.
	
	Функция рассчитывает \f$ n \f$-точечное  дискретное преобразование Фурье 
	комплексного сигнала \f$ x(m) \f$, \f$ m = 0 \ldots n-1 \f$.<BR>
	\f[
		Y(k) = \sum_{m = 0}^{n-1} x(m) \cdot  \exp \left( -j \cdot  \frac{2\pi}{n} \cdot  m \cdot  k \right),
	\f]
	где \f$ k = 0 \ldots n-1 \f$.
	
	\param[in]	x	Указатель на вектор комплексного входного сигнала \f$x(m)\f$, 
                                \f$ m = 0 \ldots n-1 \f$. <BR>
                                Размер вектора `[n x 1]`. <BR><BR>
	
	\param[in]	n	Размер ДПФ \f$n\f$ (размер векторов входного сигнала и результата ДПФ).<BR><BR>
	
	\param[out]	y      Указатель на комплексный вектор результата ДПФ \f$Y(k)\f$, 
                                \f$ k = 0 \ldots n-1 \f$. Размер вектора `[n x 1]`. <BR>
                                Память должна быть выделена.<BR><BR>

	
	\return
	`RES_OK`        если ДПФ рассчитана успешно. <BR>
	                В противном случае \ref ERROR_CODE_GROUP "код ошибки".




	Пример использования функции `dft_cmplx`:
	
	\include dft_cmplx_test.c
	
	Результат работы программы:
	
	\verbatim
        y[ 0] =   120.000    0.000
        y[ 1] =    -8.000   40.219
        y[ 2] =    -8.000   19.314
        y[ 3] =    -8.000   11.973
        y[ 4] =    -8.000    8.000
        y[ 5] =    -8.000    5.345
        y[ 6] =    -8.000    3.314
        y[ 7] =    -8.000    1.591
        y[ 8] =    -8.000    0.000
        y[ 9] =    -8.000   -1.591
        y[10] =    -8.000   -3.314
        y[11] =    -8.000   -5.345
        y[12] =    -8.000   -8.000
        y[13] =    -8.000  -11.973
        y[14] =    -8.000  -19.314
        y[15] =    -8.000  -40.219
	\endverbatim
	
	\author
		Бахурин Сергей.                                                         
		www.dsplib.org 
	\note
	Данная функция выполняет расчет ДПФ наивным методом 
	и требует \f$ n^2 \f$ комплексных умножений.<BR>
	Для увеличения скорости расчета рекомендуется 
	использовать алгоритмы быстрого преобразования Фурье.

**************************************************************************************************** */