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我需要在 c++11 和 LLVM 中编译一个静态库。该库使用 Accelerated 框架，其中包括 veclib 框架。

由于我使用 c++11，我有一些错误，例如：

前向声明是在“/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/MacOSX.platform/Developer/SDKs/MacOSX10.7.sdk/System/Library/Frameworks/vecLib.framework/Headers/vForce.h “ 文件。

一切都用标准库编译得很好。

有人遇到过这个问题吗？

我正在尝试使用 Accelerate vDSP 框架将现有的基于 FFT 的低通滤波器移植到 iOS。

FFT 似乎在样本的前 1/4 中按预期工作。但在那之后结果似乎是错误的，甚至更奇怪的是镜像（信号的后半部分反映了前半部分的大部分）。

您可以从下面的测试应用程序中看到结果。首先绘制原始采样数据，然后是预期过滤结果的示例（过滤掉高于 15Hz 的信号），最后是我当前 FFT 代码的结果（请注意，预期结果和示例 FFT 结果的比例不同于原始数据）：

我的低通滤波器的实际代码如下：

在原始代码中，该库处理非二次幂大小的输入数据；在我的 Accelerate 代码中，我将输入填充到最接近的 2 次幂。在原始样本数据下方的样本测试的情况下，原始样本数据是 1000 个样本，因此它被填充到 1024。我认为这不会影响结果，但为了可能的差异，我将其包括在内。

如果您想尝试解决方案，可以在此处下载生成图表的示例项目（在 FFTTest 文件夹中）：

FFT 示例项目代码

感谢您提供任何见解，我以前没有使用过 FFT，所以我觉得我错过了一些关键的东西。

好的，我已经阅读了很多关于 FFT 的东西，但它似乎比构建 tableView 更复杂一些。

我正在寻找一种方法来分析三个范围（低、中、高）中正在播放的音频（来自 iPod 库）。我认为 FFT 正在完成这项工作，但我不确定我是否可以过滤（低通、带通和高通）正在播放的音频并分析峰值。因此，如果有人知道什么是最好的（最好的意思是最快的（CPU）方式，请帮助我。不会有前端，所以我不会在窗口中绘制 FFT（我猜绘图确实吃掉了很多cpu）。

然后我不知道如何分析音频。我发现的所有 FFT 示例代码都在使用麦克风。我不想使用麦克风。我看到了一些获取音频文件并将其导出到未压缩文件的内容，但我需要进行实时分析。我看过 aurioTouch2，但我不明白如何将输入从麦克风更改为 iPod 库。我想，我正在寻找的部分在这里：

但是我对所有这些 AudioUnits 都很陌生，所以我不明白输入的加载位置。然后，上面提到的代码使用了 AVAudioSession。一只小鸟告诉我，这将被弃用，那么有什么替代方案？

所以，基本上：

1. 如何获取当前播放的音频以进行分析？我可以只使用 MPMusicPlayerController 并获取样本吗？还是我必须构建一个完整的 AudioUnit 来播放库？

2. 分析低点、中点和高点的最快方法（CPU）是什么？过滤？快速傅里叶变换？还有什么？

3. 我会在购买音乐的版权方面遇到麻烦吗？因为我试图将播放文件转换为 PCA 样本，有时我会遇到这个错误：

   VTM_AViPodReader[7666:307] * 由于未捕获的异常“NSInvalidArgumentException”而终止应用程序，原因：“* -[AVAssetReader initWithAsset:error:] 无效参数不满足：资产！=（（void *）0）”

4. 如果整个 AVAudioSession 的东西将来都不起作用，那么做 FFT 的“新”方法是什么？

以下是文档中的代码：

这就是问题所在：内核变量似乎指的是三种不同的类型：

1. 形参列表中的 void * kernel
2. 一个未定义的 unsigned int uint_8 内核，作为一个新变量，它可能会影响形参
3. 调用 vImageConvolve_ARGB8888 时的 const signed int *kernel。

这是实际代码吗？我该如何编译这个函数？

我正在尝试编写一个GPUImageFilter子类，它可能会呈现数千个羽毛圆圈（是的，它是笔触）。我目前的方法包括一个glDrawArrays绘制一吨正方形的调用，以及一个顶点属性，每个顶点属性通知片段着色器每个的质心在哪里，以便着色器可以绘制一个圆，其 alpha 值向边缘逐渐变细（最远质心）。

这在我的测试设备（iPad Mini）上非常快，除非有（a）超过 1,000 个圆圈或（b）圆圈真的很大。多边形很快，但着色器速度很快。

我想知道将圆圈直接渲染到字节缓冲区是否会更快，并让 GPUImage（使用GPUImageRawDataInput）尽可能地抓取字节以渲染（通过其他过滤器）到屏幕。

Accelerate 框架是我知道如何在 iOS 上操作字节的最快方法。例如，我发现我可以使用以下方法非常快速地用 vDSP 填充 RGBA 缓冲区：

谁能建议我如何使用vDSPorvImage函数集将羽化圆渲染到我的字节缓冲区中？唯一能想到的方法涉及太多for循环而无法执行。

我正在尝试FFT为一个项目进行设置，但实际上并没有清楚地了解事情......基本上，我正在使用Audio Units从设备的麦克风获取数据。然后我想FFT对这些数据做些什么。这是我目前所理解的：我需要为我的数据设置一个循环缓冲区。在每个填充的缓冲区上，我应用 aHann window然后执行FFT. 但是，我仍然需要一些关于重叠的帮助。为了获得更精确的结果，我知道我需要特别使用它，因为我正在使用窗口。但是，我在这方面找不到任何东西......这是我到目前为止所拥有的（用于音高检测）：

那么我将在哪里以及如何包含重叠？此外，任何代码片段都会更受欢迎。谢谢

更新：

这个项目的最终目标是对音频进行指纹识别，尽可能接近实时，所以我需要尽可能准确的结果——因此是重叠的。为此，我认为我实际上可以将所有部分从反向删除到清理。

我正在尝试使用该vDSP_desamp()例程对不断捕获的音频信号进行下采样。根据 Accelerate-framework 文档，该例程执行 FIR 滤波和抽取。

但是我有一个冲突，因为 API 没有为循环缓冲区提供输入参数，据我所知，需要保留样本历史记录以执行 FIR 过滤。这使我相信样本历史记录在每次函数调用期间都会被重置，或者可能正在应用与我所知道的算法不同的算法。

不幸的是，该功能是一个完整的黑匣子，没有给出关于如何执行滤波或如何确保信号连续性的提示。

你认为如果我用前一个缓冲区的最后 N 个样本（N 是滤波器抽头的数量）填充每一帧来获得滤波连续性就足够了吗？ 我会在调用后丢弃那些填充样本输出vDSP_desamp()，但我猜在处理填充样本后应该正确初始化样本历史记录行。

欢迎任何关于内脏的提示vDSP_desamp()。

我正在尝试使用 Apple 的 vDSP 在录制的音频文件上实现 FFT 计算（假设它是单声道 PCM）。

我在这里进行了研究，发现以下主题非常有用：

• 使用苹果 FFT 和加速框架
• 使用帧之间的相位变化从 FFT Bins 中提取精确频率
• 使用扩展音频文件服务 (ExtAudioFileRead) 读取音频

例如，我们为 FFT 配置了 frame_size N = 1024 个样本，log2n=10：

代码中的某处：

根据我对 FFT 使用的理解，我现在缺少的是如何获得大型音频文件的完整频谱，让我们假设总共 12800 个样本。

问： 我是否需要将原始数据分成大小为 1024 个样本的帧（~ 12800 / 1024 = 13 帧），然后分别对每个帧执行 FFT，然后以某种方式将 13 个 FFT 结果平均化为结果频谱？如果假设正确，那么如何进行平均？

我真的很感激任何帮助。

对于我正在进行的当前项目，我需要在修改 FFT 以读取实时数据之前，使用 Accelerate Framework 在 MATLAB 中生成的正弦波上测试我在 Objective-C 中实现的 FFT。但是，我对如何将 MATLAB 文件加载到我的 Xcode 项目中，然后用我的 FFT 测试文件有点迷失......有人知道从哪里开始吗？

当内核大小> 255 时，还有其他人有任何问题吗？

我得到的错误看起来像颜色通道超载......但只有当内核大小> 255时。文档没有说明内核大小的限制。并且 vImage 没有返回错误。

顺便说一句，我正在使用 vImageBoxConvolve_ARGB8888。它发生在任何图像上，特别是在白色区域。

这是一个输出：

左上角的多色混乱实际上只是一个明亮的背景。

似乎很奇怪，随着这些天发生的所有模糊情况，没有其他人会得到这个。

谢谢。