كيفية حساب IFFT من FFT؟

Question

لقد قمت بإجراء FFT للحصول على تردد أساسي في الوقت الحقيقي وتنفيذ مرشحات المرور عالية ومنخفضة.

الآن أريد أن أكون قادرا على التسجيل إلى ملف .wav بعد تطبيق مرشح.

أولا، سأضطر إلى قلب FFT وهذا هو سؤالي. ما هي خطوات القيام بذلك؟

يمكنني استخدام FFT محددة في هذا المشروع.

هنا هو رمز لذلك:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;

namespace SoundLog
{
    public class FourierTransform
    {
        static private int n, nu;

        static private int BitReverse(int j)
        {
            int j2;
            int j1 = j;
            int k = 0;
            for (int i = 1; i <= nu; i++)
            {
                j2 = j1 / 2;
                k = 2 * k + j1 - 2 * j2;
                j1 = j2;
            }
            return k;
        }

        static public double[] FFT(ref double[] x)
        {
            // Assume n is a power of 2
            n = x.Length;
            nu = (int)(Math.Log(n) / Math.Log(2));
            int n2 = n / 2;
            int nu1 = nu - 1;
            double[] xre = new double[n];
            double[] xim = new double[n];
            double[] magnitude = new double[n2];
            double[] decibel = new double[n2];
            double tr, ti, p, arg, c, s;
            for (int i = 0; i < n; i++)
            {
                xre[i] = x[i];
                xim[i] = 0.0f;
            }
            int k = 0;
            for (int l = 1; l <= nu; l++)
            {
                while (k < n)
                {
                    for (int i = 1; i <= n2; i++)
                    {
                        p = BitReverse(k >> nu1);
                        arg = 2 * (double)Math.PI * p / n;
                        c = (double)Math.Cos(arg);
                        s = (double)Math.Sin(arg);
                        tr = xre[k + n2] * c + xim[k + n2] * s;
                        ti = xim[k + n2] * c - xre[k + n2] * s;
                        xre[k + n2] = xre[k] - tr;
                        xim[k + n2] = xim[k] - ti;
                        xre[k] += tr;
                        xim[k] += ti;
                        k++;
                    }
                    k += n2;
                }
                k = 0;
                nu1--;
                n2 = n2 / 2;
            }
            k = 0;
            int r;
            while (k < n)
            {
                r = BitReverse(k);
                if (r > k)
                {
                    tr = xre[k];
                    ti = xim[k];
                    xre[k] = xre[r];
                    xim[k] = xim[r];
                    xre[r] = tr;
                    xim[r] = ti;
                }
                k++;
            }
            for (int i = 0; i < n / 2; i++)
                //magnitude[i] = (float)(Math.Sqrt((xre[i] * xre[i]) + (xim[i] * xim[i])));
                decibel[i] = 10.0 * Math.Log10((float)(Math.Sqrt((xre[i] * xre[i]) + (xim[i] * xim[i]))));
            //return magnitude;
            return decibel;
        }
    }
}

Answer 1

هناك الكثير من تطبيقات FFT جيدة حقا مثل FFTW. أنني أوصي بشدة باستخدام واحد. يأتون مع IFFT أيضا. لك، كما هو موضح، سوف تكون بطيئة مبكغة.

Answer 2

اعتمادا على التعريفات الخاصة بك بالضبط ومسحادات iFFT، فإن الفرق هو مجرد ثابت. أسهل طريقة لتحديد هذا ثابت في قضيتك هو مجرد محاكمة وخطأ.