我编写了一个简单的测试程序，我在其中执行ComplextoComplexFT，我只是生成了一些数据1..50并将其插入数组的每个索引的实部和虚部。当我做这样的操作时IFFT(FFT(A))=A为了测试它们，我得到了每个库的不同结果。FFTW，我必须将输出除以len(A)才能得到原来的A但是，使用CUFFT进行正向然后反向FFT，看起来我必须除以(sqrt(2)*50)才能返回原始数据。这个额外的平方根因子从何而来？根据CUFFT文档:CUFFT执行非标准化的FFT；也就是说，执行前向对输入数据集进行FFT，然后对结果进行逆FFTset产生的数据等于按数量缩放的输入元素。通过大小的倒数缩

在下面发布的字符中，我比较了FFTW和CUFFT中运行IFFT的结果。结果不同的可能原因是什么？舍入误差真的那么多吗？这是相关的代码片段:cufftHandleplan;cufftComplex*d_data;cufftComplex*h_data;cudaMalloc((void**)&d_data,sizeof(cufftComplex)*W);complex*temp=(complex*)fftwf_malloc(sizeof(fftwf_complex)*W);h_data=(cufftComplex*)malloc(sizeof(cufftComplex)*W);memset

目录任务介绍环境所需相关软件下载与安装C语言：不调用库的GPU加速FFT代码C语言：调用fftw库的未使用GPU的FFT代码C语言：调用cufft库的GPU加速FFTgnuplot安装画图，maltab编写的FFT运算结果对比matlab测试信号和测试时的坑任务介绍时隔多年仍然逃不掉写C的命运……因为这个任务周期不短还踩了好多坑，必须记录一下了。任务简单要求就是使用C语言编写一个GPU加速的快速傅里叶变换（FFT）分为GPU加速的FFT代码改写、未使用GPU的FFT编写、运算速度对比、运算结果测试（与matlab结果对比），只要按照我文章写的顺序做就行环境所需相关软件下载与安装VisualSt