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真正的逆 FFT 给了我一个充满NaN而不是floats的数组。

kiss_fftri(conf,complex_array,output);

complex_array是正常的，我猜的值没有错。

kiss_fftr_cfg conf = kiss_fftr_alloc(size,1,NULL,NULL);

据我所知， conf也应该没问题。

尺寸有什么问题吗？我知道前向FFT 的输出大小必须是N/2 + 1并且上面的大小应该是N。

我已经用频域中的音频卷积和所有内容制作了一个简单的工作示例，但我不知道 这里发生了什么。

在此处输入图像描述 在此处输入图像描述

NaN 和上面的 complex_array 的一些样本。

我的示例中的size参数始终为18750。那就是样本的数量。N / 2 + 1 因此是7876。

首先，我有一个带有 450k 样本的单声道。然后我把它分成24个部分。现在每个部分都是 18750 个样本。对于这些样本中的每一个，我都在用脉冲响应进行卷积。所以基本上我在上面打印的数字是 for 循环正在进行的 24 轮中每一轮中的前 20 个样本。我猜这里没有错。

我什至在 Kiss_fftr_next_fast_size_real(size) 上做过，它保持不变，所以尺寸应该是最佳的。

这是我的卷积：

kiss_fft_cpx convolution(kiss_fft_cpx *a, kiss_fft_cpx *b, int size)
{
    kiss_fft_cpx r[size];
    memset(r,0,size*sizeof(kiss_fft_cpx));
    int skalar = size * 2; // for the normalisation
    for (int i = 0; i < size; ++i){
        r[i].r = ((a[i].r/skalar) * (b[i].r)/skalar) - ((a[i].i/skalar) * (b[i].i)/skalar);
        r[i].i = ((a[i].r/skalar) * (b[i].i)/skalar) + ((a[i].i/skalar) * (b[i].r)/skalar);
    }
    return r;
}

我在这里通过参数输入的大小是N/2 + 1。

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不是亲吻导致了这里的问题。这就是（错误）处理结果数组的方式。

为了真正“保持简单和愚蠢”（KISS），我建议对您的数据使用 STL 容器，而不是原始 c++ 数组。这样，您可以避免在代码中犯的错误。即返回您在堆栈上创建的数组。

kiss_fft_cpx convolution(kiss_fft_cpx *a, kiss_fft_cpx *b, int size)

...承担各种问题。返回类型只是一个复数，而不是一个系列。

我会将函数的签名更改为：

#include <vector>
typedef std::vector<kiss_fft_cpx> complex_vector;
void 
convolution
( const kiss_fft_cpxy *a
, const kiss_Fft_cpx *b
, int size
, complex_vector& result 
);

然后，在代码中，您确实可以将结果向量调整为必要的大小，并就您的卷积计算而言，就像一个固定大小的数组一样使用它。

{
    result.resize(size);
    // ... use as you did in your code: result[i] etc..
}
于 2015-05-10T09:03:51.970 回答