嗨,斯大林,
我认为你需要所有的循环代码进行向量化。你可以参考一个可能的解决方案,减少两个循环的代码。很难降低第三循环不重写逻辑
指数
和
pos
变量大小改变迭代的迭代。希望它可以帮助。
函数[y] = my_fft_for (x)
N1 =长度(x);%计算Xn序列的大小
nFFT = 2 ^装天花板(log2 (N1));%计算样本的数量才能完成
x = [x 0 (nFFT-N1)];%完成序列与0 nFFT元素
N =长度(x);%计算xn样品的数量
b = bin2dec (fliplr (dec2bin (0:1: nFFT-1))) + 1;%重新排序的样本(逆位)
x = x (b);%信号重新排序
S = log2 (N);%计算阶段的数量
半= 1;
为= 1阶段:S%的FOR循环阶段的算法Log2 (N)
指数= 0(2 ^阶段):(n - 1);%的蝴蝶为每个阶段算法
n = 0: (Half-1);%蝴蝶计算和结果保存
pos = n +指数”+ 1;%指数样本
战俘= (2 ^ (S-stage))。* n;%的复杂的乘法
w = exp((1) *(2 *π)。*战俘/ N);%复杂乘法
x = x (pos) + (pos +一半)。* w;%的第一部分蝴蝶
b = x (pos) - x (pos +一半)。* w;%的第二部分的蝴蝶
x (pos) =一个;%保存结果的第一部分的蝴蝶
x (pos +一半)= b;%保存结果的第二部分的蝴蝶
= 2 *一半一半;
结束%计算下一个“半”的价值
y = x;
%保存函数的结果
结束
