我正在使用CUFFT库在尺寸为128 x 128的128张图像上进行2D FFT。我使用该库的方式如下：
unsigned int nx = 128; unsigned int ny = 128; unsigned int nz = 128;
// Make 2D fft batch plan
int n[2] = {nx, ny};
int inembed[] = {nx, ny};
int onembed[] = {nx, ny};
cufftPlanMany(&plan,
2, // rank
n, // dimension
inembed,
1, // istride
nx * ny, // idist
onembed,
1, //ostride
nx * ny, // odist
CUFFT_D2Z,
nz);
cufftSetCompatibilityMode(plan,CUFFT_COMPATIBILITY_NATIVE)
// Create output array
complex<double>* out_complex = new complex<double>[nx * ny * nz];
// Initialize output array
for (unsigned int i = 0; i < nx * ny * nz; i++) {
out_complex[i].real(0);
out_complex[i].imag(0);
}
cudaMalloc( (void**)&idata, sizeof(cufftDoubleReal) * nx * ny * nz );
cudaMalloc( (void**)&odata, sizeof(cufftDoubleComplex) * nx * ny * nz );
cudaMemcpy( idata, in_real, nx * ny * nz * sizeof(cufftDoubleReal),
cudaMemcpyHostToDevice ) );
cudaMemcpy( odata, out_complex, nx * ny * nz * sizeof(cufftDoubleComplex),
cudaMemcpyHostToDevice ) );
cufftExecD2Z( plan, idata, odata );
cudaMemcpy( out_complex, odata, nx * ny * nz * sizeof(cufftDoubleComplex),
cudaMemcpyDeviceToHost ) );
主机上的输入in_real是保存3D图像的大数组，它是双精度数组。我猜应该没有问题，从cufftDoubleReal到double的转换和从cufftDoubleComplex到double的转换是没有问题的？我对计划的制定方式和参数有些怀疑，我试图在网上找到一些示例，但它们并没有帮助或一致。然后，我会根据自己的理解，通过编程指南来设置参数。
如标题所示，输出部分正确（左半平面），右半平面为零，这让我感到困惑。我尝试设置不同类型的兼容模式，但没有帮助。我要比较的版本是MATLAB fft2（）。
您需要（重新）阅读文档，以进行实际到复杂的转换。报价单：
在许多实际应用中，输入向量是实值。可以很容易地看出，在这种情况下，输出满足厄米对称性（X k = XN-k ∗，其中星号表示复共轭）。反之亦然：对于复杂的Hermitian输入，逆变换将是纯实值。cuFFT利用了这种冗余，仅在Hermitian向量的前半部分起作用
也就是说，实数到复数变换的输出是对称的，而cuFFT通过不计算冗余（对称）系数来利用这一点。因此，通常只获得转换输出的“一半”是正常的，因为另一个“一半”是相同的。这并不是cuFFT，FFTW和大多数其他高性能FFT库所独有的，这种方式适用于实数到复数变换和复数到实数逆变换。
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