推 aada:謝謝您, 所以說我得在反轉換後在除上scale才會是正確的, 目前 12/26 21:24
→ aada:也一邊開matlab一邊測試C,一起來印證結果 12/26 21:24
從結果來看
odata和idata差了N倍
由wiki的資料(http://zh.wikipedia.org/zh-tw/离散傅里叶变换)可以看出
下面給出離散傅立葉轉換的轉換對：
對於N點序列\left\{x[n]\right\}_{0\le n <N}，它的離散傅立葉轉換（DFT）為
\hat{x}[k]=\sum_{n=0}^{N-1} e^{-i\frac{2\pi}{N}nk}x[n] \qquad k =
0,1,\ldots,N-1.
其中e 是自然對數的底數，i 是虛數單位。通常以符號\mathcal{F}表示這一轉換，
即
\hat{x}=\mathcal{F}x
離散傅立葉轉換的逆轉換（IDFT）為：
x\left[n\right]={1 \over N}\sum_{k=0}^{N-1} e^{
i\frac{2\pi}{N}nk}\hat{x}[k] \qquad n = 0,1,\ldots,N-1.
可以記為：
x=\mathcal{F}^{-1}\hat{x}
實際上，DFT和IDFT轉換式中和式前面的歸一化係數並不重要。在上面的定義中，DFT
和IDFT前的係數分別為1 和1/N。有時會將這兩個係數都改成1/\sqrt{N}。
所以我覺得CUFFT為了適應各種應用
只做Σ的部份
而scale留給使用者自己處理
所以最後的結果才會差N倍
若是把FFT的結果印出來看
和MATLAB印證的答案是相同的
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