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如果您的时域信号是对称的(x(n) = x(N-n), n=1...N-1
),实际到实际的FFT可应用的唯一情况是。这是FFT实际输入实际输出的唯一情况。否则,实际输入仍会导致FFT的复杂输出。
真实到真实的FFT非常罕见,通常没有特别实现。它们只是用真实到复杂的FFT执行,因为它无论如何都是零,所以丢弃虚数输出。
您正在使用哪种噪声消除算法需要实际的频域数据?它是否期望复杂样本的大小?我们需要更多地了解噪声消除算法正在做什么。
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听起来很腥,它会在频域取实数。你能给一个链接或引用它吗? – 2012-04-24 01:16:59
如果您在频域中处理数据并忽略或归零虚数分量,则IFFT的结果可能与原始数据无关。 – hotpaw2 2012-04-24 01:48:29
从最近你问到的问题的性质和大量问题可以清楚地看出,你试图去解决噪声消除问题,但是你错过了一些所需的概念构建块。没有办法解决这个问题,但需要做一些研究:复数(基本数学)和一些常规DSP主题(采样理论,滤波器,FFT等)。你可能会考虑获得一个像Octave这样的MATLAB克隆,这样你就可以在学习(并最终消除噪声算法)的时候使用DSP概念,而不必编写(和调试)一堆C代码。 – 2012-04-24 06:12:57