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如果您的時域信號是對稱的(x(n) = x(N-n), n=1...N-1
),實際到實際的FFT可應用的唯一情況是。這是FFT實際輸入實際輸出的唯一情況。否則,實際輸入仍會導致FFT的複雜輸出。
真實到真實的FFT非常罕見,通常沒有特別實現。它們只是用真實到複雜的FFT執行,因爲它無論如何都是零,所以丟棄虛數輸出。
您正在使用哪種噪聲消除算法需要實際的頻域數據?它是否期望複雜樣本的大小?我們需要更多地瞭解噪聲消除算法正在做什麼。
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聽起來很腥,它會在頻域取實數。你能給一個鏈接或引用它嗎? – 2012-04-24 01:16:59
如果您在頻域中處理數據並忽略或歸零虛數分量,則IFFT的結果可能與原始數據無關。 – hotpaw2 2012-04-24 01:48:29
從最近你問到的問題的性質和大量問題可以清楚地看出,你試圖去解決噪聲消除問題,但是你錯過了一些所需的概念構建塊。沒有辦法解決這個問題,但需要做一些研究:複數(基本數學)和一些常規DSP主題(採樣理論,濾波器,FFT等)。你可能會考慮獲得一個像Octave這樣的MATLAB克隆,這樣你就可以在學習(並最終消除噪聲算法)的時候使用DSP概念,而不必編寫(和調試)一堆C代碼。 – 2012-04-24 06:12:57