FFT和IFFT的长度
我有一些信号，我把它们相加成一个更大的信号，每个信号都位于不同的频率区域。现在，我用FFTW对大信号进行FFT运算，并将具体的FFT桶(信号所在的位置)切出。
例如:大信号用1024点进行FFT变换，信号的采样率为fs=200000。
我以下列方式计算给定的启动和停止频率的混凝土仓位置：
tIndex.iStartPos = (int64_t) ((tFreqs.i64fstart) / (mSampleRate / uFFTLen));例如，我得到的第一个信号被切断16个桶。现在，我再次使用FFTW进行IFFT转换，并将16个复杂值返回(因为我为16个桶保留了向量)。
但是，当我在MATLAB中比较提取的信号和原始的小信号时，我可以看到原始信号(是wav)有xxxxx数据，而我的信号(我保存为原始二进制文件)只有16个复杂值。
那么，如何获得要正确转换的IFFT操作的长度？这里怎么了？
编辑逻辑本身被分成3个程序，每一行都在多线程环境中。出于这个原因，我在这里发布了一些伪代码：
ReadWavFile(); //returns the signal data and the RIFF/FMT header information
CalculateFFT_using_CUFFTW(); //calculates FFT with user given parameters, like FFT length, polyphase factor, and applies polyphased window to reduce leakage effect
GetFFTData(); //copy/get FFT data from CUDA device
SendDataToSignalDetector(); //detects signals and returns center frequency and bandwith for each sigal
Freq2Index(); // calculates positions with the returned data from the signal detector
CutConcreteBins(position);
AddPaddingZeroToConcreteBins(); // adds zeros till next power of 2
ApplyPolyphaseAndWindow(); //appends the signal itself polyphase-factor times and applies polyphased window
PerformIFFT_using_FFTW();
NormalizeFFTData();
Save2BinaryFile();->然后用MATLAB分析数据(目前正在工作中)。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2015-04-30 12:41:51
如果你有一个由1024个样本组成的真实信号，那么通过将频谱乘以一个矩形窗口，再取IFFT，就可以得到16个感兴趣的频率桶的贡献。这基本上相当于：
- 在感兴趣的频率桶之前和之后用零填充缓冲区
- 在缓冲区中的相同位置复制感兴趣的频率桶
- 如果使用全谱表示(如果使用
fftw_plan_dft_1d(..., FFTW_BACKWARD,...进行逆变换)，则计算谱的上半部分的Hermitian对称性(或简单地使用半频谱表示并通过fftw_plan_dft_c2r_1d执行逆变换)。
也就是说，使用特殊设计的滤波器，而不是仅仅使用频域的矩形窗口，可以得到更好的频率分解。
Stack Overflow用户
发布于 2015-04-30 12:23:46
FT的输出长度等于输入长度。我不知道你是怎么得到16个垃圾箱的，1024个输入的FT是1024个垃圾箱。现在，对于一个实际的输入(不是复杂的)，1024个回收箱在512/513左右的镜像上是相同的，所以您的FFT库可能只返回较低的512桶作为实际输入。不过，那可不止16个垃圾箱。
在执行IFFT时，您可能需要填充所有1024个回收箱，因为它通常不会假设它的输出将成为真正的信号。但那只是一个镜像下512桶的问题。
https://stackoverflow.com/questions/29966786
复制相似问题
腾讯云开发者
