我有兴趣计算矩阵第一行的 fft，但我事先不知道需要多少行。我需要重复执行此操作，但需要转换的行数可能会改变。
我将用下面的例子来说明。假设我有一个 100 x 128 的数组。如果我在每一行上计划一维 fft，FFTW 会生成以下计划：
(dft-ct-dit/8
(dftw-direct-8/28-x100 "t2fv_8_sse2")
(dft-vrank>=1-x8/1
(dft-direct-16-x100 "n1fv_16_sse2")))
虽然我不完全理解这个输出，但我确实看到了关键成分：1）这是单个 Cooley-Tucker 传递，请注意 8*16=128。 2) 由于两行上有 x100 后缀，因此计划规定需要对 100 行进行此操作。
我看到三种可能性：
一刀切的规划：规划 100 x 128 阵列，即使只需要前（例如）20 行，也可以执行这个大计划。
优点：我们只需要一个计划，因此规划开销很小。缺点：在执行阶段可能会造成巨大的性能损失（转换超出我的需要）。
详尽的规划：使用相同的输入/输出数组但针对所有可能的行数获取计划。在示例中，我有 100 个计划，其中计划 i 对前 i 行的每一行执行 fft。优点：完全改变我所需要的。缺点：实验表明，我必须一遍又一遍地支付计划惩罚，即使 i=50 时计划与上面相同，但使用 x50 而不是 x100。 （我想不能保证这确实是 FFTW 规划者确定的计划，但如果我可以缩短规划时间，我不介意失去“最优性”。）
单行规划：规划单行并使用循环将数据移入输入、转换并将数据移出输出。优点：我正在改变我所需要的。缺点：在我看来，这消除了很多 FFTW 优化，例如当我使用多个线程时。 （我通常很困惑多线程在 FFTW 中是如何工作的，因为它没有详细记录......我知道线程信息是计划的一部分，但打印计划不会显示任何内容。不过，这是题外话。）
我想通过首先创建通用的计划，在 for 循环中修改该计划 99 次而不是针对不同的大小进行规划，然后按照详尽的规划方法执行，从而将所有三个想法结合起来。但是我找不到任何有关计划/智慧格式的文档，十六进制数字的智慧输出是难以理解的。所以我想知道如何实施这种混合方法。
None
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
