似乎下面的代码是正确的:
#include <Eigen/Core>
#include <unsupported/Eigen/FFT>
int main ()
{
Eigen::FFT<float> fft;
Eigen::Matrix<float, dim_x, dim_y> in = setMatrix();
Eigen::Matrix<complex<float>, dim_x, dim_y> out;
for (int k = 0; k < in.rows(); k++) {
Eigen::Matrix<complex<float>, dim_x, 1> tmpOut;
fft.fwd(tmpOut, in.row(k));
out.row(k) = tmpOut;
}
for (int k = 0; k < in.cols(); k++) {
Eigen::Matrix<complex<float>, 1, dim_y> tmpOut;
fft.fwd(tmpOut, out.col(k));
out.col(k) = tmpOut;
}
}
但这必须在编译时指定矩阵的大小,当我将Matrix更改为MatrixXd时,这在编译时会出错。我想知道如何在MatrixXd上执行FFT,以便在运行时指定矩阵大小。
最佳答案
将所有变量更改为Eigen::Dynamic
大小,而不是对其进行硬编码,它应该可以工作。或者,按如下方式使用内置类型:
#include <Eigen/Core>
#include <unsupported/Eigen/FFT>
int main ()
{
size_t dim_x = 28, dim_y = 126;
Eigen::FFT<float> fft;
Eigen::MatrixXf in = Eigen::MatrixXf::Random(dim_x, dim_y);
Eigen::MatrixXcf out;
out.setZero(dim_x, dim_y);
for (int k = 0; k < in.rows(); k++) {
Eigen::VectorXcf tmpOut(dim_x);
fft.fwd(tmpOut, in.row(k));
out.row(k) = tmpOut;
}
for (int k = 0; k < in.cols(); k++) {
Eigen::VectorXcf tmpOut(dim_y);
fft.fwd(tmpOut, out.col(k));
out.col(k) = tmpOut;
}
return 0;
}