用FFT进行卷积，这是如何工作的？

Question

用FFT进行卷积，这是如何工作的？

5

我知道在时间域中，两个矩阵之间的卷积运算是非常昂贵的。你可以通过将它们转换到复平面中并使用乘法（然后再回到时间域）在频域中执行它。

不过我不明白在CUDA SDK中如何执行这个操作，其中数据和内核被填充并放入两个缓冲区(m_PaddedKernel和m_PaddedData)，这应该是为了加速Cooley-Tuckey方法，然后调用cufftExecC2C函数来首先将内核(为什么是C2C，而不是R2C?)转换成复平面，然后再将整个数据转换到同一平面上。

接着，定义的kernel spProcess2D_kernel开始工作，似乎对数据进行归一化，并在频域中执行数据和内核之间的乘法(如何进行两个函数的乘法？我认为他们是指组合这两个函数)，然后再通过C2C变换回到时间域（我还在想为什么是C2C而不是C2R）。

- Marco A.

你是指 simpleCUFFT.cu 的例子吗？ - Oliver Charlesworth

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Oliver Charlesworth · Accepted Answer

关于为什么可以使用FFT进行此操作，您需要阅读有关卷积定理的内容。

一般来说，您的输入数据可能是复杂的。因此需要使用C2C。