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我正在使用 octave 的 fft 函数，但我无法真正弄清楚如何缩放它们的输出：我使用以下（非常短的）代码来近似一个函数：

基本上，它所做的是获取一个函数，计算一个区间的图像，fft-it，然后保留一些谐波，然后对结果进行 ifft。但是我得到了一个垂直压缩的图（输出的垂直比例是错误的）。有任何想法吗？

使用 GNU octave，我在一个信号上计算 fft，然后消除一些频率，最后重建信号。这给了我一个很好的信号近似值；但它并没有给我一种推断数据的方法。

基本上假设我已经绘制了三个半周期

然后添加一段低幅度、零中心的随机噪声。使用 fft/ifft，我可以轻松去除大部分噪音；但是我该如何推断我的信号数据的另外 3 个周期呢？（当然还有复制信号）。

数学方法很简单：您将函数分解为正弦/余弦的无限和，您只需要提取部分和并将其应用到任何地方。但我不太明白程序化的方式......

谢谢！

如何通过 2 张图像的相位相关（使用 fft）确定旋转角度？http://en.wikipedia.org/wiki/Phase_correlation中给出的算法返回线性移位，而不是角度。它还提到必须将图像转换为对数极坐标来计算旋转。这种转换是如何在 python 中实现的？转换后算法的相同步骤是否成立？

我正在尝试实现基于 DFT 的 8 波段均衡器，其唯一目的是学习。为了证明我的 DFT 实现有效，我输入了一个音频信号，对其进行了分析，然后再次重新合成它，而不对频谱进行任何修改。到现在为止还挺好。

我正在使用所谓的“计算 DFT 的标准方法”，即相关性。此方法计算长度为 N/2 + 1 个样本的实部和虚部。为了衰减我正在做的频率：

其中“k”是 0 到 N/2 范围内的索引，但我在重新合成后得到的是轻微失真的信号，尤其是在低频时。

输入信号采样率为 44.1 khz，由于我只想要一个 8 波段均衡器，我一次输入 DFT 16 个样本，因此我有 8 个频率箱可供使用。

有人可以告诉我我做错了什么吗？我试图在互联网上找到有关此主题的信息，但找不到任何信息。

提前致谢。

我正在寻找可以在 Windows 上对波形进行实时频谱分析的 C 或 C++ API。

我不完全确定确定频率内容需要多大的样本窗口，但越小越好。例如，如果它可以处理 0.5 秒长的样本并确定频率内容到赫兹，那将是非常棒的。

我想知道确定声音中给定频率幅度的最简单/最好的方法是什么。

据我了解，FFT 函数将返回信号中所有频率的幅度。如果我只关心特定频率，我想知道是否有任何捷径可以使用。

我将使用 iPhone 麦克风录制音频。我的猜测是我将使用音频队列服务进行录制，因为我不需要将音频录制到文件中。我正在使用 SDK 4.0，因此如果需要，我可以使用 Accelerate 框架中定义的任何函数（例如 FFT 函数）。

更新： 根据康拉德的建议，我将问题更新为更清楚。

我一直在玩 FFT 的 Exocortex 实现，但我遇到了一些问题。

每当我在调用 iFFT 之前修改频率箱的幅度时，生成的信号都会包含一些咔嗒声和爆裂声，尤其是当信号中存在低频时（如鼓或贝司）。但是，如果我将所有 bin 衰减相同的因子，则不会发生这种情况。

让我举一个 4-sample FFT 的输出缓冲区的例子：

输出由成对的浮点数组成，每个浮点数代表单个 bin 的实部和虚部。因此，bin 0（数组索引 0、1）将代表 DC 频率的实部和虚部。如您所见，bin 1 和 3 都具有相同的值（除了 Im 部分的符号），所以我猜 bin 3 是第一个负频率，最后索引 (4, 5) 将是最后一个正频率仓。

然后衰减频率仓 1，这就是我所做的：

对于实际测试，我使用的是 1024 长度的 FFT，并且我总是提供所有样本，因此不需要 0 填充。

显然我做错了什么，但不知道是什么。

我不想使用 FFT 输出作为生成一组 FIR 系数的手段，因为我正在尝试实现一个非常基本的动态均衡器。

在频域中过滤的正确方法是什么？我错过了什么？

另外，真的需要衰减负频率吗？我已经看到了一个 FFT 实现，其中 neg。频率值在合成之前归零。

提前致谢。

我想在 MATLAB 中使用 fft 来分析一些保存为 Excel 文件的实验数据。我的代码：

但它绘制了一个带有大 0Hz 错误分量的图表，我的真实频率约为 395Hz，并且未显示在绘制的图表中。请告诉我有什么问题。

任何帮助，将不胜感激。

我正在查看适用于 iPhone SDK的aurioTouch 示例应用程序。当您选择“FFT”选项时，它具有一个基本的频谱分析仪。该应用程序缺少的一件事是 X 轴标签（即频率标签）。

在aurioTouchAppDelegate.mm文件中，在第- (void)drawOscilloscope652 行的函数中，它具有以下代码：

据我了解，这部分代码用于决定在 UI 中为每个频率绘制哪个幅度。我的问题是如何确定循环y内每次迭代（或值）代表的for频率。

例如，如果我想知道 6kHz 的幅度是多少，我正在考虑添加类似于以下内容的行：

请注意，虽然他们选择使用变量 name y，但据我了解，它实际上代表频谱分析仪可视图中的 x 轴，而 y 的值drawBuffers[0][y]代表 y 轴。

我只是在学习使用 OpenCV，但在使用 DFT 时遇到了问题。我已经完成了一个使用 MatLab 的信号处理课程，所以我正在尝试完成我们在该课程中所做的一些练习。我正在尝试获取并显示图像的 FT，因此我可以掩盖一些频率。我希望能够看到 FT，所以我知道要制作多大的面具，但是当我尝试时，我得到了这样的图像：

而不是像其中一个
替代文本 http://www.ceremade。 dauphine.fr/~peyre/numerical-tour/tours/graphics_synthesis_fourier/index_03.png
我是不是忘记了某个步骤？我正在加载图像，将其类型转换为 CV_32FC1，获取它的矩阵，获取 DFT，然后将生成的矩阵转换回图像。我会发布我的代码
或者，如果有人有显示 FT 示例的链接？我只能找到将它用于卷积的那些。

编辑：我得到图像的阶段了吗？