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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（类似这种方案的简单延迟：

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。

我了解到时域中的卷积是频域中的乘法。

所以我的想法是对两个信号（音乐和 IR）进行 FFT，然后将得到的几个数字 re & im（来自 re + im*i）相乘，然后进行 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：我的信号被延迟但反向。这是FFT的事情吗？

首先对于 RDFT（Real DFT : re in, re & im out），我在最后添加了 +n/2 个零样本或音乐和 IR，用于卷积，然后使用 4 个重叠缓冲区（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。

其次是 CDFT（复杂 DFT：re & im in & out），我每两个样本放一个音乐样本（虚部为零），然后做 cdft，相乘等

但两者都不起作用并给出相同的结果：反转和延迟声音的奇怪混合。

请帮忙。

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1 回答 1

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首先，使用矢量化代码而不是

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

利用

fftMusic = fftMusic .* fftIR;

现在对于您的问题，您是否尝试过简单的普通卷积？如果是，结果如何？

于 2013-06-23T19:00:53.547 回答