Ooura反傅里葉變換的差異來自Matlab ifft

Question

今天，雖然努力使我的C++代碼（使用Ooura FFT庫）給出與Matlab相同的結果，但我終於發現了一個問題和解決方案。

在Matlab中計算幅度 - 頻率響應的網格反向係數以下面的方式完成（代碼片段從Matlab的內部FIR2（）函數）：作爲結果

%H contains 8192 points of AFR data 
Hconj = [H conj(H(npt-1:-1:2))]; % Fourier transform of real series 
ht = real(ifft(Hconj));   % Symmetric real series 

我們回到16384米倉，後半部分可以扔掉，但後半部分可以用作FIR係數。

但是，如果我使用Real DFT RDFT（）函數做相同的Ooura，我得到它創造所產生的AFR鏡面效果係數，在AFR情節的所有頻率由2

如此大的分歧有一個想法出現在我身上：在我的C++代碼中，我使H的兩倍大（16384分），並用頻率數據填充它們而沒有鏡像。瞧！它的工作，現在我得到了16384點，扔掉8192點之後的所有東西，現在AFR與Matlab的匹配。

我確信所有標準的FFT實現都需要這種鏡像。這只是Ooura的一個怪癖，它不需要在輸入中鏡像數據，或者可能還有其他事情正在進行？

Answer 1

「真實」的FFT通常會自動使用輸入的複共軛作爲鏡像值來進行內部鏡像。標準的FFT/IFFT不這樣做，因爲它具有兩倍的自由度（例如，產生一個複數輸出或來自IFFT的一個複數域濾波器）的FFT/IFFT實現被約束爲僅實數輸出。

FFT的頻率步長由其長度控制。與原始試驗相同，長度的一半會產生一半的頻率步長。