傅立葉變換:org.apache.commons.math3.transform.FastFourierTransformer類。
用法示例代碼:
double inputData = new double[arrayLength];
// ... 給inputData賦值
FastFourierTransformer fft = new FastFourierTransformer(DftNormalization.STANDARD);
Complex[] result = fft.transform(inputData, TransformType.FORWARD);
使用還是非常簡單的。首先要創建待計算數據的數組,可以是double類型,亦可是org.apache.commons.math3.complex.Complex類型,然後創建org.apache.commons.math3.transform.FastFourierTransformer對象實例,最後調用其transform方法即可得到存放於複數數組中的傅立葉變換結果。
完整的示例代碼如下:
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<Object> params) throws Exception;
public List<Object> getParams();
}
class CalcFFT implements TestCase
{
public CalcFFT()
{
System.out.print("本算例用於計算快速傅立葉變換。正在初始化 計算數據(" + arrayLength + "點)... ...");
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<Object> getParams()
{
return null;
}
@Override
public Object run(List<Object> params) throws Exception
{
FastFourierTransformer fft = new FastFourierTransformer(DftNormalization.STANDARD);
Complex[] result = fft.transform(inputData, TransformType.FORWARD);
return result;
}
private double[] inputData = null;
private final int arrayLength = 4 * 1024*1024;
}
public class TimeCostCalculator
{
public TimeCostCalculator()
{
}
/**
* 計算指定對象的運行時間開銷。
*
* @param testCase 指定被測對象。
* @return 返回sub.run的時間開銷,單位爲s。
* @throws Exception
*/
public double calcTimeCost(TestCase testCase) throws Exception
{
List<Object> params = testCase.getParams();
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i5四核處理器+16GB內存的臺式機上,計算4百萬點FFT,耗時0.7s。還是挺快的。