我正在计算音频样本的自相关性。通过使用FFT - 利用卷积定理，可以将自相关的直接计算从O（n ^ 2）加速到O（nlogn）。需要正向和反向FFT。
我在python中制作了一个测试脚本，只是为了确保我知道我在做什么，并且它有效。但在我的C＃版本中，它并没有。
我知道FFT的许多实现都给出了与数学上严格的DFT不同的答案。例如，您可能需要将结果除以N（箱数。）
......尝试过，但仍然没有工作......
我努力寻找有关Exocortex的FFT细节的文档，但无济于事。 （提示有人在<1秒内找到它...）
有没有人知道Exocortex实现FFT的细节，以及如何获得DFT的数学严格值和信号的反DFT？
答案 0 :(得分：0)
我的代码正常运行！
正如大家可能已经猜到的那样，我的代码中还有一个错误，这让我很难理解Exocortex的fft。
在Exocortex的前向fft中，您需要除以fft大小以获得变换的规范值。对于反向fft，您需要乘以fft大小。我相信这与Apple的Accelerate相同，而在numpy和matlab中你可以得到实际的DFT值。
或许需要按fft大小划分或乘法的做法非常普遍 - 如果你知道这种情况，我邀请你发表评论。
当然，很多时候人们只对相对于彼此的fft值感兴趣，在这种情况下，按常数缩放并不重要。
如果有人知道Exocortex DSP的文档在哪里，我也邀请您对此发表评论。