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我的主要目标是证明卷积定理有效（只是提醒一下：卷积定理意味着idft(dft(im) .* dft(mask)) = conv(im, mask)）。我正在尝试对此进行编程。

这是我的代码：

我想比较resIFFT和resConv。我想我错过了一些铸造，因为如果我使用铸造来加倍，我会让矩阵中的数字更接近另一个。也许我在铸造或填充的地方有一些错误？

我在用 DFT 制作简单的低通滤波器时遇到了一些麻烦。最后，我希望能够实时转换音频，但就目前而言，我什至无法做到这一点。我在这方面没有受过培训，我只知道 FFT 将波转换为频率，而 iFFT 会这样做，以及我读过的其他一些内容。老实说，我很惊讶它的效果和到目前为止一样好。无论如何，这是代码：

samples这里用 8Bit Unsigned PCM 填充。spos<- 样本数

所以现在我已经为输入的 128 个样本部分计算了一堆 DFT。kick是（我希望）DFT 中跨越 1000Hz 的样本数。IE 因为frequencies.Length / 2包含高达rate/2Hz 的频率幅度数据，所以frequencies[0].Length / 2 * shiftUp / (rate / 2)=frequencies[0].Length * shiftUp / rate应该给我正确的值

这是我遇到麻烦的部分。没有它，输出听起来很棒！这会跳过索引 0 和索引 64。它们都有一个复杂的 0 分量，我记得在某处读过索引 0 处的值很重要......

最后它撤消了转换

...把它扔回样本数组

...将其放入文件中

...然后我将其导入 Audacity 以用文物谋杀我的耳朵。

光谱显示显示代码在一定程度上有效

然而，整首歌曲中都会出现这些恼人的高音噼啪声。我听说过有关吉布斯现象和窗口函数的一些信息，但我真的不知道如何在这里应用它。该fade变量是我对窗口函数的最佳尝试：超过 1000hz 标记的所有内容在 2 个样本中消失为 0。

有任何想法吗？

谢谢！

我已经使用 FSK 用我的数据调制了载波频率信号，如下所示：

显然，我为 ZERO 发送 FREQUENCY_LOW，为 1 发送 FREQUENCY_HIGH。

现在我如何使用 FFT 解调它？我对整个时间的 FREQUENCY_LOW、FREQUENCY_HIGH 的采样幅度（存在和不存在）感兴趣。

我只知道 FFT 的基础知识，我开始写这个但它没有意义：

有人可以帮忙写代码吗？

我刚刚写了dft的实现。这是我的代码：

所以采样频率是 44100 Hz，我有一个 120Hz 正弦波的 50ms 段。根据结果​​，我在 pont 7 和 2200 处有一个 dft 函数的峰值。我做错了什么，如果没有，我应该如何解释结果？

我尝试了AFORGE的FFT方法。这是我的代码。

我曾期望得到原始符号，但我得到了一些不同的东西（一个只有正值的函数）。这正常吗？提前致谢！

因此，我正在尝试编写一个算法 croot(k, n)，它返回 n == n 的第 k 个统一根。我得到的答案大多是正确的，但它给了我非常奇怪的表示，对于某些数字来说似乎是错误的。这是一个例子。

输出是：

哇哇哇。所以当 k = 2 和 n = 8 时的根是错误的，因为它应该只是 i，它可以表示为 1j、j 或 1.00000j 等。有人可以帮我吗？我这样做是因为我正在尝试编写 FFT 算法。我对复数和 Python 不是很有经验，所以我很可能犯了一个简单的错误。

谢谢，

如果你们需要任何其他信息，请询问。

我正在尝试使用 DFT 将两个多项式相乘，但我不知道如何从它们相乘的 DFT 中获得最后一位。

所以有 p(x) = x - 4, dft -3, i-4, -5, -i-4 和 q(x) = x^2-1, dft 0, -2, 0, -2

度（pq）= 3

所以我们得到统一 1, i, -1, -i 的第 4 个根

pq 的 dft 为 0, 8-2i, 0, 8+2i。

有人可以告诉我现在如何从它的 dft 中获取 pq 的系数吗？

谢谢！

以下是 Cooley-Tukey FFT 算法的 base-2 实现（可在 Rosetta Code 上找到）。运行一次 FFT 后，数据数组将从系数变为点值表示。你如何转换回系数？

假设我有两个 PDB 文件（其中一个如下）

可以使用以下脚本在 python 中读取此文件。

现在我想生成N*N*N维度网格并旋转和平移网格上的分子。旋转和平移可以通过使用 FFT（快速傅里叶变换）来完成。

我试着写如下

这一切实际上是为了使用 3d 网格和 FFT 对两个分子进行对接。我想知道如何进一步或更好的方法？

Chris Lomont 非常友好地为我们提供了一个使用 C# 的简洁 FFT 实现。来源可以在这里找到。函数已经写到RealFFT(double[] data, bool forward)一半了，只需阅读函数摘要（很短:)）。

如前所述（函数摘要），我正在使用该RealFFT函数，它接受一个样本数组，所有这些样本都是实值（没有虚部）。但是，它还指出，在前两个条目之后，输出是复值，存储在交替的实部和虚部中。

我似乎无法弄清楚这一点。进行 FFT 后，您总是会得到实部和虚部。那么如何将它们打包到作为参数进入函数的数组中（因为只有实数，所以大小只有一半）？

我正在研究图像频率过滤的 GPU 实现。我的代码在 CPU 上运行良好（我使用过类似的东西），但我花了一整天的时间试图在 GPU 上做同样的工作——但没有成功。我想在频域中应用一个滤波器，因此我需要正向变换的完整（复杂）结果。我已经读到我需要通过两个复杂的矩阵（src 和 dst）来转发 dft 以获得全谱（32FC2）。但是，我在逆变换后无法获得相同的图像（返回的图像非常失真）。

我的代码（最接近的结果）：

非常感谢您的帮助和建议。