编译且移植FFTW3到Android手机上(1)

本文主要对如何将FFTW3编译且移植到Android App上进行介绍，同时对各FFTW提供的一些快速傅里叶变换的方法在手机进行性能测试，总结出使用FFTW3进行小规模傅里叶变换的最佳方式。

文章重点内容有：FFTW configure；编译so库；ARM NEON优化；float加速；多线程

第1部分为快速入门版，如想查看更详细的使用说明，请查看第2部分 : http://he-kai.com/?p=38 内容

 

准备工做：

• FFTW 3：Version 3.3.3 http://fftw.org/fftw-3.3.3.tar.gz
• Android App：我编写的示例程序 https://github.com/hekai/fftw_android 使用git或直接去github上下载此项目
• Linux：我使用的是Ubuntu 12.04 64-bit
• NDK：android-ndk-r9c  64-bit 32-bit 点击合适版本下载
• Eclipse：我使用的版本是3.7，版本不一样关系不大，关键是安装好ADT插件，并在Eclipse中配置好SDK目录和NDK目录

快速入门：

1. 下载好fftw-3.3.3.tar.gz和fftw_android项目后，将目录结构按以下方式放置

—->parent folder

—->fftw-3.3.3

—->fftw_android

2. Eclipse中导入，选择已有项目，将fftw_android项目导入。运行为Android Application，在手机上查看运行效果。

若出现错误，请检查错误输出，主要检查Eclipse中NDK路径是否配置好，以及在项目上尝试右键Android Tool-> Fix Project Properties 和Add Native Support。若仍是有报错，选择错误的视图，将全部的错误选中，删除，再运行看是否能正常编译运行经过。

3. 若想要观察各傅里叶变换方法的性能，打开Logcat，增长过滤器，将Application栏填为com.hekai.fftw_android，从而将此程序的全部LOG输出过滤显示出来。

下表为个人测试结果

测试数据：160 x 160 实数二维矩阵

测试手机：Google Nexus 4（ Qualcomm APQ8064 1.5GHz x 4）

方法	Avg(ms)（10 times）
ffwt_plan_dft_2d	58.013794
ffwt_plan_dft_r2c_2d	25.4669923
ffwtf_plan__dft_r2c_2d	19.3967774
ffwtf_plan__dft_r2c_2d(neon)	9.5950195
ffwtf_plan__dft_r2c_2d(threads=4)	30.2916016
ffwtf_plan__dft_r2c_2d(threads=4)(neon)	18.9395753

总结：

• 对于实数二维矩阵在Android手机上作快速傅里叶变换，使用带有r2c的方法，它会对纯实数矩阵的运算有加速效果。
• 不要开启多线程，小规模数据时，多线程反而会增长额外时间。
• 编译FFTW时启用neon优化能明显提升在arm芯片上的运行效率，如上表中10次平均每次是9.6ms，实际数据是第一次花费了50多ms，后面每次都是4ms左右
• 在无高精度要求的前提下，使用float做为输入，不使用double，减小数据量，提升运算效率

 参考文献：

1. Compiling open source libraries with Android NDK: Part 2
2. 一个FFTW NDK的例子 https://github.com/jimjh/fftw-ndk-example
3. FFTW官方文档 http://fftw.org/fftw3_doc/

另外，还有一篇帖子： 编译且移植FFTW3 https://blog.csdn.net/flfihpv259/article/details/80819084