思路：

1、对复序列做FFT变换
2、得到序列的幅度谱
3、找出幅度谱的最大值即为序列的幅度

matlab实现

close all;
clear all;
clc;count=4;
y=[1+2i,3+4i,5+6i,7+8i];
y_FFT=fft(y,count)  % 傅里叶变换
P=abs(y_FFT)/count  %  幅度谱
u=max(P)            % 得到波束1接收到的信号的幅度值

仿真结果

C语言实现

/************FFT***********/
#include   <stdio.h>
#include   <math.h>
#include   <stdlib.h>#define PI 3.1415926535897931
#define   N   1000
#define count 4  //输入序列的长度，只限2的N次方  count个复数typedef   struct//结构体{double   real;double   img;}complex;//complex   x[N];
complex  *W;//输出序列的值complex  x[N] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5,6, 7,8}; // 1+2i,3+4i,5+6i,7+8i   所有的数据按照 实部、虚部 依次放入数组中/*****************************子函数
*****************************/void   fft(); /*快速傅里叶变换*/void   initW();void   change();void   add(complex   ,complex   ,complex   *);   /*复数加法*/   void   mul(complex   ,complex   ,complex   *);   /*复数乘法*/   void   sub(complex   ,complex   ,complex   *);   /*复数减法*/   void   divi(complex   ,complex   ,complex   *);/*复数除法*/   void   output(); /*输出结果*/double fun_1();/*****************************主函数
*****************************/
int   main(){initW();fft();   output();fun_1();return 0;   }   /*****************************基-2 FFT运算
*****************************/
void   fft()
{   int   i=0,j=0,k=0,l=0;   complex   up,down,product;   change();   for(i=0;i<log(count)/log(2) ;i++){       l=1<<i;   for(j=0;j<count;j+=2*l){                           for(k=0;k<l;k++){                 mul(x[j+k+l],W[count*k/2/l],&product);   add(x[j+k],product,&up);   sub(x[j+k],product,&down);   x[j+k]=up;   x[j+k+l]=down;   }   }   }
}   /**********************************************************/
void   initW()   {   int   i;   W=(complex   *)malloc(sizeof(complex)   * count);   for(i=0;i<count;i++)   {   W[i].real=cos(2*PI/count*i);   W[i].img=-1*sin(2*PI/count*i);   }   }   /**********************************************************/
void   change()
{   complex   temp;   unsigned   short   i=0,j=0,k=0;   double   t;   for(i=0;i<count;i++)   {   k=i;j=0;   t=(log(count)/log(2));   while(   (t--)>0   )   {   j=j<<1;   j|=(k   &   1);   k=k>>1;   }   if(j>i)   {   temp=x[i];   x[i]=x[j];   x[j]=temp;   }   }
}   /*****************************输出结果
*****************************/
void   output()
{   int   i;   printf("FFT运算的结果为：\n");   for(i=0;i<count;i++)   {   printf("%.4f",x[i].real);   if(x[i].img>=0.0001)   printf("+%.4fj\n",x[i].img);   else   if(fabs(x[i].img)<0.0001)   printf("\n");   else     printf("%.4fj\n",x[i].img);   }
} /*****************************函数功能：  根据FFT的计算结果得到该序列的幅度
*****************************/
double fun_1()
{int i;double u=0.0;double sum[count];for(i=0;i<count;i++)   {sum[i]=sqrt(x[i].real*x[i].real+x[i].img*x[i].img)/count;//幅度谱 P// printf("%.4f\n",sum[i]);}//找幅度谱的最大值的最大值for(i=0; i<count; i++){if(sum[i]>u){u = sum[i];}}printf("波束接收序列的幅度为%.4f\n",u);return u;
}/*****************************复数加法
*****************************/
void   add(complex   a,complex   b,complex   *c)
{   c->real=a.real+b.real;   c->img=a.img+b.img;   }   /*****************************复数乘法
*****************************/
void   mul(complex   a,complex   b,complex   *c)
{   c->real=a.real*b.real   -   a.img*b.img;   c->img=a.real*b.img   +   a.img*b.real;
}/*****************************复数减法
*****************************/
void   sub(complex   a,complex   b,complex   *c)
{   c->real=a.real-b.real;   c->img=a.img-b.img;
}/*****************************复数除法
*****************************/
void   divi(complex   a,complex   b,complex   *c)
{   c->real=(   a.real*b.real+a.img*b.img   )/( b.real*b.real+b.img*b.img);    c->img=(   a.img*b.real-a.real*b.img)/(b.real*b.real+b.img*b.img);
}

仿真结果

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