Расширенный макет FFTW inembed=n и inembed=NULL дают разные результаты?

Я работаю с пакетными 2D-БПФ, используя API расширенного макета данных FFTW.

Согласно Документация FFTW Advanced Complex DFT:

Передача NULL для параметра nembed эквивалентна передаче n.

Однако при использовании inembed = onembed = NULL и inembed = onembed = n я получаю разные результаты. Что может быть причиной несоответствия результатов?

Сделаем пример...

Настройка

int howMany = 2;
int nRows = 4;
int nCols = 4;
int n[2] = {nRows, nCols};
float* h_in = (float*)malloc(sizeof(float) * nRows*nCols*howMany);
for(int i=0; i<(nRows*nCols*howMany); i++){ //initialize h_in to [0 1 2 3 4 ...]
    h_in[i] = (float)i;
    printf("h_in[%d] = %f \n", i, h_in[i]);
}

План FFTW с использованием inembed == onembed == NULL

fftwf_plan forwardPlan = fftwf_plan_many_dft_r2c(2, //rank
                            n, //dimensions = {nRows, nCols}
                            howMany, //howmany
                            h_in, //in
                            NULL, //inembed
                            howMany, //istride
                            1, //idist
                            h_freq, //out
                            NULL, //onembed
                            howMany, //ostride
                            1, //odist
                            FFTW_PATIENT /*flags*/);

Я также запускал эту версию с inembed = onembed = n = {nRows, nCols}.

Полученные результаты

Обратите внимание, что использование NULL или n дает одинаковые числовые результаты, но в другом порядке в памяти:

Версия 1: inembed == onembed == NULL

result[0][0,1] = 240, 0 
result[1][0,1] = 256, 0 
result[2][0,1] = -16, 16 
result[3][0,1] = -16, 16 
result[4][0,1] = -16, 0 
result[5][0,1] = -16, 0  //this line and above match the other version
result[6][0,1] = -64, 64  //this line and below don't match (data is in a different order)
result[7][0,1] = -64, 64  
result[8][0,1] = 0, 0 
result[9][0,1] = 0, 0 
result[10][0,1] = 0, 0 
result[11][0,1] = 0, 0 
result[12][0,1] = -64, 0 
result[13][0,1] = -64, 0 
result[14][0,1] = 0, 0 
result[15][0,1] = 0, 0 
result[16][0,1] = 0, 0 
result[17][0,1] = 0, 0 
result[18][0,1] = -64, -64 
result[19][0,1] = -64, -64 
result[20][0,1] = 0, 0 
result[21][0,1] = 0, 0 
result[22][0,1] = 0, 0 
result[23][0,1] = 0, 0 
result[24][0,1] = 0, 0 
result[25][0,1] = 0, 0 
result[26][0,1] = 0, 0 
result[27][0,1] = 0, 0 
result[28][0,1] = 0, 0 
result[29][0,1] = 0, 0 
result[30][0,1] = 0, 0 
result[31][0,1] = 0, 0

Версия 2: inembed = onembed = n = {nRows, nCols}

result[0][0,1] = 240, 0 
result[1][0,1] = 256, 0 
result[2][0,1] = -16, 16 
result[3][0,1] = -16, 16 
result[4][0,1] = -16, 0 
result[5][0,1] = -16, 0 
result[6][0,1] = 0, 0  
result[7][0,1] = 0, 0  
result[8][0,1] = -64, 64 
result[9][0,1] = -64, 64 
result[10][0,1] = 0, 0 
result[11][0,1] = 0, 0 
result[12][0,1] = 0, 0 
result[13][0,1] = 0, 0 
result[14][0,1] = 0, 0 
result[15][0,1] = 0, 0 
result[16][0,1] = -64, 0 
result[17][0,1] = -64, 0 
result[18][0,1] = 0, 0 
result[19][0,1] = 0, 0 
result[20][0,1] = 0, 0 
result[21][0,1] = 0, 0 
result[22][0,1] = 0, 0 
result[23][0,1] = 0, 0 
result[24][0,1] = -64, -64 
result[25][0,1] = -64, -64 
result[26][0,1] = 0, 0 
result[27][0,1] = 0, 0 
result[28][0,1] = 0, 0 
result[29][0,1] = 0, 0 
result[30][0,1] = 0, 0 
result[31][0,1] = 0, 0

Вот рабочая реализация этого эксперимента.


c c++ fft fftw
person solvingPuzzles    schedule 03.06.2013    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
4
arrow_downward

Решение.
Неуместный пример с embed != NULL в приведенном выше примере решается установкой inembed = {nRows, nCols} и onembed = {nRows, (nCols/2 + 1)}.

Подробности:

Я решил эту проблему после очень внимательного прочтения документации FFTW и получения помощи от Matteo Frigo< /а>. Вы можете повторить мои шаги здесь:

Согласно 4.4.2 Advanced Real-data DFT в руководстве FFTW: If an nembed parameter is NULL, it is interpreted as what it would be in the basic interface.

Предположим, что наши входные реальные данные имеют размерность nx * ny. Для базового интерфейса FFTW 2.4 Многомерные DFT реальных данных объясняет следующие условные обозначения inembed и onembed для 2D действительно-сложных БПФ:

if out-of-place:
    inembed = [ny, nx]
    onembed = [ny, (nx/2 + 1)]

if in-place:
    inembed = [ny, 2(nx/2 + 1)]
    onembed = [ny, (nx/2 + 1)]

Итак, когда мы используем простой интерфейс FFTW r2c или используем расширенный интерфейс с embed=NULL, FFTW по умолчанию использует вышеуказанные параметры embed. Мы можем воспроизвести численные результаты из embed=NULL, используя указанные выше параметры embed.

Оказывается, утверждение Passing NULL for an nembed parameter is equivalent to passing n исходит из комплекса к комплексу FFTW справочная страница. Но мы выполняем преобразование вещественных значений в комплексные в приведенных выше примерах. Преобразование вещественного числа в сложное имеет другое соглашение, чем преобразование сложного в сложное для inembed и onembed.

person solvingPuzzles    schedule 11.07.2013