編譯且移植FFTW3到Android手機上(1)

本文主要對如何將FFTW3編譯且移植到Android App上進行介紹，同時對各FFTW提供的一些快速傅里葉變換的方法在手機進行性能測試，總結出使用FFTW3進行小規模傅里葉變換的最佳方式。

文章重點內容有：FFTW configure；編譯so庫；ARM NEON優化；float加速；多線程

第1部分爲快速入門版，如想查看更詳細的使用說明，請查看第2部分 : http://he-kai.com/?p=38 內容

 

準備工做：

• FFTW 3：Version 3.3.3 http://fftw.org/fftw-3.3.3.tar.gz
• Android App：我編寫的示例程序 https://github.com/hekai/fftw_android 使用git或直接去github上下載此項目
• Linux：我使用的是Ubuntu 12.04 64-bit
• NDK：android-ndk-r9c  64-bit 32-bit 點擊合適版本下載
• Eclipse：我使用的版本是3.7，版本不一樣關係不大，關鍵是安裝好ADT插件，並在Eclipse中配置好SDK目錄和NDK目錄

快速入門：

1. 下載好fftw-3.3.3.tar.gz和fftw_android項目後，將目錄結構按以下方式放置

—->parent folder

—->fftw-3.3.3

—->fftw_android

2. Eclipse中導入，選擇已有項目，將fftw_android項目導入。運行爲Android Application，在手機上查看運行效果。

若出現錯誤，請檢查錯誤輸出，主要檢查Eclipse中NDK路徑是否配置好，以及在項目上嘗試右鍵Android Tool-> Fix Project Properties 和Add Native Support。若仍是有報錯，選擇錯誤的視圖，將全部的錯誤選中，刪除，再運行看是否能正常編譯運行經過。

3. 若想要觀察各傅里葉變換方法的性能，打開Logcat，增長過濾器，將Application欄填爲com.hekai.fftw_android，從而將此程序的全部LOG輸出過濾顯示出來。

下表爲個人測試結果

測試數據：160 x 160 實數二維矩陣

測試手機：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

總結：

• 對於實數二維矩陣在Android手機上作快速傅里葉變換，使用帶有r2c的方法，它會對純實數矩陣的運算有加速效果。
• 不要開啓多線程，小規模數據時，多線程反而會增長額外時間。
• 編譯FFTW時啓用neon優化能明顯提升在arm芯片上的運行效率，如上表中10次平均每次是9.6ms，實際數據是第一次花費了50多ms，後面每次都是4ms左右
• 在無高精度要求的前提下，使用float做爲輸入，不使用double，減小數據量，提升運算效率

 參考文獻：

1. Compiling open source libraries with Android NDK: Part 2
2. 一個FFTW NDK的例子 https://github.com/jimjh/fftw-ndk-example
3. FFTW官方文檔 http://fftw.org/fftw3_doc/

另外，還有一篇帖子： 編譯且移植FFTW3 https://blog.csdn.net/flfihpv259/article/details/80819084