我正在尝试学习如何使用带有Eigen的FFTW库。我不想使用Eigen不受支持的模块，因为我最终希望将FFTW的智慧功能融入到我的代码中。然而，我正在努力实现一个非常基本的示例。这是我到目前为止的代码：
void fft(Eigen::Ref<Eigen::VectorXcd> inVec, int N) {
fftw_complex *in, *out;
fftw_plan p;
in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
out = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * N);
p = fftw_plan_dft_1d(N, in, in, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);
in = reinterpret_cast<fftw_complex*>(inVec.data());
fftw_execute(p);
fftw_destroy_plan(p);
// reassign input back to inVec here
fftw_free(in); fftw_free(out);
}
这基本上是从fftw文档的第2.1章中复制的。文档似乎说它的基本接口不能在不同的数据集上操作，但您也必须在创建计划后初始化数据。我不明白这一点。为什么不简单地用新数据覆盖第一次初始化的数据，然后再次执行计划？
此外，我曾尝试将特征向量转换为fftw_complex，但我怀疑我在这里犯了一个错误。在Eigen不支持的FFTW模块中，还有一个const_cast调用。为什么会出现这种情况？既然我的基础数据在这里不是常量，那么这有必要吗？
最后，如果in是指向fftw_complex数据的指针，我如何将其重新分配给我的inVec，然后释放in？
我不明白这一点。为什么不简单地用新数据覆盖第一次初始化的数据，然后再次执行计划？
是的，这正是fftw希望你做的。in = reinterpret_cast<fftw_complex*>(inVec.data());行只是设置了一个指针。它不会复制数组。您需要记住内容，即memcpy(in, invec.data(), N * sizeof(fftw_complex));
你想要的(这在FFTW文档中有些隐藏(是"；新数组执行函数"；它允许您为调用指定不同的数组。但是，请注意文档中的这一行：
对齐问题尤其关键，因为如果不使用fftw_malloc，则可能无法控制内存中数组的对齐。例如，C++新函数和Fortran allocate语句都没有为数据对齐提供足够强的保证。因此，如果不使用fftw_malloc，则可能必须使用fftw_UNALIGNED(禁用大多数SIMD支持(。如果可能的话，您最好简单地创建多个计划(对于给定的大小，一旦存在一个新计划，就可以快速创建一个新的计划(，或者更好地为您的转换重复使用相同的数组。
当您使用Eigen时，这可能不是问题，因为Eigen还会对齐其数组。GCC也使用16字节对齐，所以即使在调用malloc时，您也可能很好，但这取决于您的平台。不过，函数接口不能保证对齐，因为Eigen::Ref可能是较大数组的一段。但您可以在运行时进行检查。类似这样的东西：
unsigned flags = FFTW_ESTIMATE;
if(reinterpret_cast<size_t>(invec.data()) % 16)
flags |= FFTW_UNALIGNED;
p = fftw_plan_dft_1d(..., flags);
关于矢量化丢失的警告可能已经过时。正确的对齐在今天并不那么重要(尤其是在任何支持AVX的设备上(，我怀疑(但尚未验证(FFTW也会通过未对齐的内存访问进行矢量化。
旁注：在p = fftw_plan_dft_1d(N, in, in, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);行中，第三个参数应该是out，而不是In；除非您想要就地转换，在这种情况下，您不需要分配out数组。
编辑：对齐检查可能会中断。我刚刚检查了源代码，FFTW可能会根据编译标志定义不同的对齐方式。我看不出有什么好方法可以弄清楚它使用的对齐方式。它对于AVX可以是32字节，对于AVX-512可以是64字节。
另一方面，为检查这类内容而提供的fftw_alignment_of函数执行一个简单的模16，就像我上面的代码一样。所以我不知道。破损应该非常明显。它只会崩溃，而不会导致无效的结果。