使用FFT进行频率转换

Question

我一直在尝试一些我可以找到的频率转换技术（特别是我想将高频信号转换为较低的频率）。目前我正在尝试使用这种技术 -

取原始信号x（t），乘以：cos（2 PI dF t），sin（2 PI dF t） R（t）= x（t）cos（2 PI dF t） I（t）= x（t）sin（2 PI dF t） 其中dF是要移位的delta频率。 现在你有两个时间序列信号：R（t）和I（t）。 使用R（t）作为实数和I（t）作为复数傅里叶变换 想象的部分。结果将是频移频谱。

我已将此解释为以下代码 -

for(j=0;j<(BUFFERSIZE/2);j++)
{
Partfunc = (((double)j)/2048);

PreFFTShift[j+x] = PingData[j]*(cos(2*M_PI*Shift*(Partfunc)));
PreFFTShift[j+1+x] = PingData[j]*(sin(2*M_PI*Shift*(Partfunc)));
x++;
}

//INITIALIZE FFT
status = arm_cfft_radix4_init_f32(&S, fftSize, ifftFlag, doBitReverse); 

//FFT on FFTData
arm_cfft_radix4_f32(&S, PreFFTShift); 

这构建了一个包含交错的实数和图像数据然后进行FFT的数组。然后我反转FFT，但输出即时相当混乱。与我认为它们应该是相比，结果看起来很大，虽然有一些频率移位信号的痕迹，但很难说结果看起来大部分都很嘈杂。

我还尝试简单地旋转原始信号的标准FFT的数组值以获得频率转换，但无济于事。有没有更好的方法来做到这一点？

Answer 1

如果您希望频移听起来更“自然”，则必须保持所有初始频率区间的比率，其中移位量将取决于FFT区间，因此需要大量插值。相位声码器算法将使用多个FFT来减少结果中的相位失真。

Answer 2

你尝试过类似的事情吗？

• 为每个框架数据使用汉宁窗口

• 一旦有了窗口的音频数据帧，就可以对其进行FFT

• 在频域进行某种转换（你可以使用 Flanagan - 阶段声码器

• 现在您需要使用IFFT

返回时域

• 在IFFT数据中应用汉宁窗口

• 在每个新的时域数据帧中使用overlap-add到输出中 流

我的结果：

我创建了两个串联的正弦曲线（250Hz和400Hz）并向上移动了一个八度音阶！

蓝色波形是原始的，红色被更改，你可以看到一个由重叠添加和hann窗口引起的fadeIN-fadeOut！