我正在尝试使用FFTW来计算快速求和，我遇到了一个问题：
int numFreq3 = numFreq*numFreq*numFreq; FFTW_complex* dummy_sq_fft = (FFTW_complex*)FFTW_malloc( sizeof(FFTW_complex)*numFreq3 ); FFTW_complex* dummy_sq = (FFTW_complex*)FFTW_malloc( sizeof(FFTW_complex)*numFreq3 ); FFTW_complex* orig = (FFTW_complex*)FFTW_malloc( sizeof(FFTW_complex)*numFreq3 ); FFTW_plan dummyPlan = FFTW_plan_dft_3d( numFreq, numFreq, numFreq, orig, dummy_sq_fft, FFTW_FORWARD, FFTW_MEASURE ); FFTW_plan dummyInvPlan = FFTW_plan_dft_3d( numFreq, numFreq, numFreq, dummy_sq_fft, dummy_sq, FFTW_BACKWARD, FFTW_MEASURE ); for(int i= 0; i < numFreq3; i++) { orig[ i ][ 0 ] = sparseProfile02[ 0 ][ i ][ 0 ]; //img. part == 0 orig[ i ][ 1 ] = sparseProfile02[ 0 ][ i ] [ 1 ]; } FFTW_execute(dummyPlan); FFTW_execute(dummyInvPlan); int count = 0; for(int i=0; i<numFreq3; i++) { double factor = dummy_sq[ i ][ 0 ]/sparseProfile02[ 0 ][ i ][ 0 ]; if(factor < 0) { count++; } } std::cout<<"Count "<<count<<"n"; FFTW_free(dummy_sq_fft); FFTW_free(dummy_sq); FFTW_destroy_plan(dummyPlan); FFTW_destroy_plan(dummyInvPlan); （这里sparseProfile02 [0]的类型为FFTW_complex *，只包含正实数据。）
由于我们有dummy_sq = IFFT（FFT（sparseProfile02 [0]）），我们必须有dummy_sq = n ^ 3 * sparseProfile02。 但这只是在某些时候才是真实的; 事实上，只要sparseProfile02网格上的相应值为零（但反之亦然），dummy_sq网格上的值就是负数。 有谁知道为什么会这样？
冒着涉及死灵法的风险，你应该在fftw docs（这里）中注意到它明确指出fftw没有归一化，因此先前变换的信号的逆变换的结果将是由’n’缩放的原始信号。或信号的长度。
可能是问题。
FFT（正向和反向）具有舍入误差，我认为这就是咬你的原因。 通常，您不应期望零在整个过程中保持为零（尽管对于琐碎的测试用例可能为零）。 在你的测试循环中，是
fabs(dummy_sq[i][0] - numFreq*numFreq*numFreq*sparseProfile02[0][i][0])
相对于您的数据量大？
作为一个非常简单（病态）的例子，只有1D FFT，大小为2，具有实际值：
ifft(fft([1e20, 1.0])) != [2e20, 2.0]
使用双精度FFT在1e20中丢失1.0。
当你在sparseProfile02中除以零样本时，你也可能得到一些NaNs因子。
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