从API版本26.0.0开始，新增支持快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）及其逆变换（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT）功能。
数字信号处理（DSP）中的快速傅里叶变换（FFT）可将实数时域信号高效转换为频域表示；其逆变换（IFFT）则能将频域信号恢复为时域信号。当开发者需要对音频信号、传感器数据或其他时序信号进行频谱分析、频域滤波或信号重构时，可使用本接口。
FFT和IFFT功能均提供单精度（float）和双精度（double）两种数据类型的接口，基于高效算法实现时域与频域之间的相互变换。支持的最大FFT点数为2^16（即65536点）。请注意：输入信号的长度必须等于2的log2n次方，其中log2n是在创建配置时指定的参数。
FFT与IFFT变换适用于以下典型场景：
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| FAST_ErrorCode HMS_FAST_FFT_CreateConfig (FAST_FFTConfig** config, uint32_t log2n) | 创建单精度FFT配置（log2n为FFT点数对应的以2为底的对数值，必须满足0<log2n<=FAST_MAX_FFT_LOG2N，即1到16）。 |
| FAST_ErrorCode HMS_FAST_FFT_CreateConfigD (FAST_FFTConfig** config, uint32_t log2n) | 创建双精度FFT配置（log2n为FFT点数对应的以2为底的对数值，必须满足0<log2n<=FAST_MAX_FFT_LOG2N，即1到16）。 |
| void HMS_FAST_FFT_DestroyConfig (FAST_FFTConfig* config) | 销毁FFT配置并释放资源。 |
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| FAST_ErrorCode HMS_FAST_FFT_ForwardTransform (FAST_FFTConfig* config, uint32_t length, const float input[], float outputRe[], float outputIm[]) | 计算单精度实数时域信号的DFT。 |
| FAST_ErrorCode HMS_FAST_FFT_ForwardTransformD (FAST_FFTConfig* config, uint32_t length, const double input[], double outputRe[], double outputIm[]) | 计算双精度实数时域信号的DFT。 |
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| FAST_ErrorCode HMS_FAST_FFT_InverseTransform (FAST_FFTConfig* config, uint32_t length, const float inputRe[], const float inputIm[], float output[]) | 计算单精度复数频域序列的逆DFT。 |
| FAST_ErrorCode HMS_FAST_FFT_InverseTransformD (FAST_FFTConfig* config, uint32_t length, const double inputRe[], const double inputIm[], double output[]) | 计算双精度复数频域序列的逆DFT。 |
本小节以正向FFT计算的单精度接口为例（单精度无后缀，双精度D后缀）。
在CMake脚本中链接相关动态库。
find_library(
lib_fast_dsp
NAMES fast_dsp
)
target_link_libraries(entry PRIVATE ${lib_fast_dsp}) 调用HMS_FAST_FFT_CreateConfig（单精度）或HMS_FAST_FFT_CreateConfigD（双精度）创建FFT配置实例（FAST_FFTConfig）。
根据FFT大小分配输入、输出数组。
调用HMS_FAST_FFT_ForwardTransform/HMS_FAST_FFT_ForwardTransformD计算FFT，或调用HMS_FAST_FFT_InverseTransform/HMS_FAST_FFT_InverseTransformD计算IFFT。
调用HMS_FAST_FFT_DestroyConfig销毁FFT配置实例，释放内部资源。
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include "FASTKit/fast_dsp_transform.h"
FAST_ErrorCode fft_single_precision_demo() {
const uint32_t log2n = 4; // FFT大小N=16
const uint32_t length = 1 << log2n;
const uint32_t freq_size = length / 2 + 1;
FAST_FFTConfig *config = nullptr;
float *input = nullptr;
float *freqRe = nullptr;
float *freqIm = nullptr;
float *output = nullptr;
FAST_ErrorCode ret = FAST_ERROR_CODE_SUCCESS;
do {
// 创建配置
ret = HMS_FAST_FFT_CreateConfig(&config, log2n);
if (ret != FAST_ERROR_CODE_SUCCESS) {
printf("CreateConfig failed: %d\n", ret);
break; // 失败即跳出，去最后的清理区
}
// 分配内存
input = (float *)malloc(length * sizeof(float));
freqRe = (float *)malloc(freq_size * sizeof(float));
freqIm = (float *)malloc(freq_size * sizeof(float));
output = (float *)malloc(length * sizeof(float));
// 检查分配结果
if (!input || !freqRe || !freqIm || !output) {
printf("Memory allocation failed!\n");
ret = FAST_ERROR_CODE_FAIL;
break;
}
// 初始化数据
for (uint32_t i = 0; i < length; ++i) input[i] = (float)i;
// 正向FFT：时域->频域
ret = HMS_FAST_FFT_ForwardTransform(config, length, input, freqRe, freqIm);
if (ret == FAST_ERROR_CODE_SUCCESS) {
// 打印FFT计算结果
printf("Frequency domain (first 5 bins):\n");
for (uint32_t i = 0; i < 5 && i < freq_size; ++i) {
printf(" Bin %u: (%.4f, %.4fi)\n", i, freqRe[i], freqIm[i]);
}
} else {
printf("ForwardTransform failed: %d\n", ret);
break;
}
// 逆向FFT：频域->时域
ret = HMS_FAST_FFT_InverseTransform(config, length, freqRe, freqIm, output);
if (ret == FAST_ERROR_CODE_SUCCESS) {
// 打印IFFT计算结果
printf("Reconstruction (normalized):\n Original: ");
for (uint32_t i = 0; i < length; ++i) printf("%.4f ", input[i]);
printf("\n Recovered: ");
for (uint32_t i = 0; i < length; ++i) printf("%.4f ", output[i]);
printf("\n");
} else {
printf("InverseTransform failed: %d\n", ret);
break;
}
} while (0);
if (input) free(input);
if (freqRe) free(freqRe);
if (freqIm) free(freqIm);
if (output) free(output);
if (config) HMS_FAST_FFT_DestroyConfig(config);
return ret;
} #include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include "FASTKit/fast_dsp_transform.h"
FAST_ErrorCode fft_double_precision_demo() {
const uint32_t log2n = 4; // FFT大小N=16
const uint32_t length = 1 << log2n;
const uint32_t freq_size = length / 2 + 1;
FAST_FFTConfig *config = nullptr;
double *input = nullptr;
double *freqRe = nullptr;
double *freqIm = nullptr;
double *output = nullptr;
FAST_ErrorCode ret = FAST_ERROR_CODE_SUCCESS;
do {
// 创建配置
ret = HMS_FAST_FFT_CreateConfigD(&config, log2n);
if (ret != FAST_ERROR_CODE_SUCCESS) {
printf("CreateConfig failed: %d\n", ret);
break; // 失败即跳出，去最后的清理区
}
// 分配内存
input = (double *)malloc(length * sizeof(double));
freqRe = (double *)malloc(freq_size * sizeof(double));
freqIm = (double *)malloc(freq_size * sizeof(double));
output = (double *)malloc(length * sizeof(double));
// 检查分配结果
if (!input || !freqRe || !freqIm || !output) {
printf("Memory allocation failed!\n");
ret = FAST_ERROR_CODE_FAIL;
break;
}
// 初始化数据
for (uint32_t i = 0; i < length; ++i) input[i] = (double)i;
// 正向FFT：时域->频域
ret = HMS_FAST_FFT_ForwardTransformD(config, length, input, freqRe, freqIm);
if (ret == FAST_ERROR_CODE_SUCCESS) {
// 打印FFT计算结果
printf("Frequency domain (first 5 bins):\n");
for (uint32_t i = 0; i < 5 && i < freq_size; ++i) {
printf(" Bin %u: (%.4f, %.4fi)\n", i, freqRe[i], freqIm[i]);
}
} else {
printf("ForwardTransform failed: %d\n", ret);
break;
}
// 逆向FFT：频域->时域
ret = HMS_FAST_FFT_InverseTransformD(config, length, freqRe, freqIm, output);
if (ret == FAST_ERROR_CODE_SUCCESS) {
// 打印IFFT计算结果
printf("Reconstruction (normalized):\n Original: ");
for (uint32_t i = 0; i < length; ++i) printf("%.4f ", input[i]);
printf("\n Recovered: ");
for (uint32_t i = 0; i < length; ++i) printf("%.4f ", output[i]);
printf("\n");
} else {
printf("InverseTransform failed: %d\n", ret);
break;
}
} while (0);
if (input) free(input);
if (freqRe) free(freqRe);
if (freqIm) free(freqIm);
if (output) free(output);
if (config) HMS_FAST_FFT_DestroyConfig(config);
return ret;
} FFT大小限制：log2n必须在1到16之间，即FFT大小N的范围是2到65536。
输入长度匹配：正向和逆向变换的输入长度必须与创建配置时指定的log2n一致（length=2^log2n）。
输出数组大小：对于实数输入的FFT，输出数组大小为length/2+1，因为实信号的频谱具有共轭对称性。
内存管理：使用完FFT配置后务必调用HMS_FAST_FFT_DestroyConfig释放资源。
精度选择：单精度版本计算速度更快，双精度版本精度更高，根据应用场景选择合适的版本。
线程安全性：在多线程环境中，严禁多个线程同时操作同一个FAST_FFTConfig配置对象。包括并发调用HMS_FAST_FFT_ForwardTransform（前向变换）、HMS_FAST_FFT_InverseTransform（逆变换）及其对应的双精度接口。为确保多线程环境下的计算稳定性，建议采取以下方案：