Wie ifft von fft berechnen?

Question

Ich habe eine fft getan Grundfrequenz in Echtzeit zu erhalten und Hoch- und Tiefpassfilter zu implementieren.

Jetzt möchte ich in der Lage zu einer WAV-Datei aufzuzeichnen, nachdem ich einen Filter anwenden.

Zuerst muss ich auf die fft umkehren und das ist meine Frage. Was sind die Schritte, dies zu tun?

Ich verwende den in dieser Projekt .

Hier ist der Code für sie:

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

Es gibt so viele wirklich gute fft Implementierungen um wie FFTW , die ich sehr empfehlen eine Verwendung. Sie kommen mit ifft auch. Mit freundlichen Grüßen, wie implementiert werden quälend langsam.

Answer 2

Je nach Ihrer genauen FFT und IFFT Definitionen ist der Unterschied nur eine Konstante. Der einfachste Weg, diese Konstante in Ihrem Fall zu bestimmen, ist wahrscheinlich nur Trial & Error.