IFFT的數量級大於FFT

我試圖使用FFT方法（基本上是scipy.signal中的一個）重新採樣一維信號。然而，即使我的輸入信號的長度是2的冪，代碼仍會持續運行。在分析後，我發現了問題的根源。IFFT的數量級大於FFT

基本上，這種方法需要一個FFT，然後去除部分傅立葉頻譜，然後採用IFFT以較低的採樣率將其帶回時域。

的問題是，該IFFT正在遠更長的時間比FFT運行：

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function) 1 6263.996 6263.996 6263.996 6263.996 basic.py:272(ifft) 1 1.076 1.076 1.076 1.076 basic.py:169(fft)

我認爲這有什麼做的傅立葉分截止後剩餘的金額。這就是說，這是一個令人難以置信的放緩，所以我想確保：

A.這種行爲是半合理的，並不是絕對的錯誤。 B.我能做些什麼來避免這個問題，並且仍然有效地降低採樣率。

現在，我可以將我的輸入信號加到兩個冪，以使FFT運行真的很快，但不知道如何爲反向操作做同樣的事情。我甚至沒有意識到這是IFFT的問題：P

來源

2014-05-17 choldgraf

IFFT中的點數是多少？例如，如果是素數，則需要很長時間。 FFT和IFFT使用相同的算法。 –

是的，我認爲這是問題所在。我原來的長度是13648384，有幾個因素，但第一對是[1,2,4,8,16,19,23,32]。另一方面，我從22050Hz到1200Hz採樣，所以新長度將是742769，只有三個因素：[1,151,4919]。所以我想問題是第二長度有很少的因素，但我不知道如何解決這個問題，而不會搞亂採樣率轉換... – choldgraf

有FFT算法比這更好的一個numpy可以發貨（許可證的東西）。所以你可以嘗試python包裝存在的FFTW。 – seberg

如果您的IFFT的長度與FFT的長度不同，並且IFFT的長度不僅由非常小的素因子（2， 3等），那麼效率會明顯下降。

因此，這種重採樣方法僅在兩個採樣率與具有小質因子（例如2,3和7（提示））的比率不同時纔有效。

來源

2014-05-18 00:15:10 hotpaw2

IFFT的數量級大於FFT

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