使工作成为奥拉斯的FFT

Question

我正在尝试对两个信号进行简单的卷积。一个是信号（例如音乐），另一个是IR（像这样的简单延迟：

IR[0] = 1.0
IR[1->511] = 0 
IR[512] = 0.5
IR[513->1023] = 0;

所以它应该产生一个小的回声。

我知道了时域中的卷积，就是频域中的乘法。

所以我的想法是对两个信号（音乐和IR）进行FFT，并将所得的耦合数re&im（来自re+im*i），然后参加iFFT并欣赏结果。

fft(fftMusic);
fft(fftIR);
for (int i = 0; i < n; i++)
    fftMusic[i] = fftMusic[i] * fftIR[i];
ifft(fftusic);
for (int i = 0; i < n; i++)
        fftMusic[i] = fftMusic[i] * 2/double(n);

唯一的问题是它不起作用。

我已经尝试了RFDT和CFDT，但我产生了一个奇怪的结果：我的信号被延迟了，但在反向中。这是FFT的东西吗？

首先，对于RDFT（Real DFT：re in，re&im out），我在音乐和IR的末尾添加+n/2个零样本，用于卷积，然后使用4个重叠的缓冲区（这是所需的数量），并在时间合适时计算两者的FFT，然后相乘，然后iFFT等。

其次，对于CDFT（复数DFT：re&im in&out），我每两个样本放一个音乐样本（虚部为零），然后进行CDFT、乘法等

但两者都不起作用，产生了相同的结果：反转和延迟声音的奇怪混合。

请帮忙。

• 列出项目

Answer 1

首先，使用矢量化代码而不是是一种很好的做法

for (int i = 0; i < n; i++)
    fftMusic[i] = fftMusic[i] * fftIR[i];

使用

fftMusic = fftMusic .* fftIR;

现在来谈谈你的问题，你试过简单的卷积吗？如果是，结果是什么？