fftw

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我已經在我的Mac上安裝了Open MPI和FFTW。我已經成功地使用了FFTW，現在我正嘗試將它與MPI結合使用。這裏是我試圖運行： int main(int argc, char **argv){ clock_t time0, time1; int N = 10; fftw_complex *in, *out; fftw_plan p; MP

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使用FFTW執行2D DFT時出錯

大家下午好，所以我正在學習使用FFTW，我正在測試從真實到複雜的一維DFT，並且一切工作正常。然後，現在我嘗試使用2D轉換進行同樣的操作，並發現我的程序失敗。事情是，當我試圖執行我的計劃時，我得到了Segmentation Fault (core dumped)。這並沒有發生在1D計劃中，我已經閱讀了Stack Overflow中的所有文檔和其他問題，但是我找不到我的程序失敗的地方。你可以看

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配置錯誤安裝fftw

我只是按照說明here來更新我的gcc。現在我正在嘗試安裝FFTW。所以我下載了檔案here。之後，我解壓，然後導航到該目錄中運行此： ./configure --enable-mpi --enable-threads --enable-openmp ，但我得到了以下錯誤： checking for OpenMP flag of C compiler... unknown configure

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問題編譯FFTW

我想在啓用了OpenMP的我的mac上安裝FFTW。我最初配置有問題，但該問題已解決here。現在配置I輸入「make」，我得到以下錯誤後： libtool: compile: mpicc -DHAVE_CONFIG_H -I. -I.. -I../kernel -I../dft -I../rdft -I../api -I../tests -I../libbench2 -O3 -fomit-fr

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float2 cufftcomplex to fftw_complex

我想在我的代碼上使用FFTW庫。我已經將float2數據類型轉換爲fftw_complex。但我得到：分段故障這是我的代碼。 test.cu typedef float2 cplx; int DoFFT_Operation(cplx* DatafftOneSlice, float* out, int *dim) { cout << "DO CPU FFT RSS Operatio

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如何讓FFTW ++在windows上工作？（for dummies）

我使用的是Windows 10和Visual Studio 2015.在C++中，我需要獲取應用濾鏡的圖像的傅立葉變換。看起來FFTW ++是理想的解決方案，但是我無法編譯它，並且讓它發瘋。我對編程比較陌生，所以我不知道這是多麼令人尷尬。我在Visual Studio中使用NuGet函數來獲取FFTW庫。由於我在NuGet上找不到它，我從以下鏈接下載了FFTW +內容：https://sour

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加速FFTW修剪以避免大量零填充

假設我有一個序列x(n)，它的長度爲K * N，並且只有第一個N元素與零不同。我假設N << K，例如，N = 10和K = 100000。我想通過FFTW計算這樣一個序列的FFT。這相當於具有長度爲N的序列並具有零填充爲K * N。由於N和K可能是「大」，我有一個重要的零填充。我在探索是否可以節省一些計算時間，避免顯式零填充。的情況下K = 2 讓我們首先考慮的情況下K = 2。在這種情況下，

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非立體網格上的FFT速度

我需要重複進行3d函數的傅里葉變換/逆傅里葉變換以求解微分方程。例如： import pyfftw.interfaces.numpy_fft as fftw for i in range(largeNumber): fFS = fftw.rfftn(f) # Do stuff f = fftw.irfftn(fFS) f的形狀非常非立體。是否有基於尺寸順序的性能

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將FFTW庫添加到QT項目

我試圖將FFTW庫添加到我的QT項目。我從page下載了fftw-3.3.5-dll64.zip。之後，我解壓縮它，並將所有文件複製到「c：\ fftw」目錄。在我的項目設置，我添加行類似下面 INCLUDEPATH += "c:\fftw" LIBS += -L "c:\fftw" -lfftw3-3 ，然後在我的MainWindow.h我把它像下面 #include <fftw/ff

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不同的結果使用OpenMP時和FFTW

我試圖並行以下循環： #pragma omp parallel for private(j,i,mxy) firstprivate(in,out,p) for(int j = 0; j < Ny; j++) { // #pragma omp parallel for private(i,mxy) firstprivate(in,my,j) for(int i =