Question

编辑（2017年4月27日）

我完全正常工作的代码是here。由于PortAudio的安装问题，我目前无法运行此功能，但最近2016年末使用64个样本的缓冲区大小时，这种功能完美无缺。

以下原始问题

我试图用一个小的（512样本）脉冲响应来收集传入的音频信号（来自PortAudio输入流），这两个信号是单声道的，使用我刚刚在本周学到的FFTW3库。我的问题是，在频域执行复数乘法后，乘法信号的IFFT（复数到实数FFT）不会返回正确的值。

我的过程基本上是：

采用＆＃34;正常＆＃34;的当前块（缓冲区）的FFT（使用实数到复数FFT函数）。音频信号和脉冲响应（IR）
对IR和音频复杂数组执行复数乘法，并将结果存储在新的复数数组中
采用复杂数组的IFFT（使用复数到实数函数）

我的相关代码粘贴在下面。我觉得底部（创建和执行后退计划）是我搞砸的地方，但我无法确切地知道如何。

我执行卷积的整体方法/结构是否正确？尝试多次Google搜索后，我无法找到任何指向此过程实施的FFTW文档或其他网站。< / p>

//framesPerBuffer = 512; is set above
//data->ir_len is also set to 512

int convSigLen = framesPerBuffer + data->ir_len - 1;

//hold time domain audio and IR signals
double *in;
double *in2;
double *inIR;
double *in2IR;
double *convolvedSig;

//hold FFT values for audio and IR
fftw_complex *outfftw;
fftw_complex *outfftwIR;

//hold the frequency-multiplied signal
fftw_complex *outFftMulti;

//hold plans to do real-to-complex FFT
fftw_plan plan_forward;
fftw_plan plan_forwardIR;

//hold plans to do IFFT (complex-to-real)
fftw_plan plan_backward;
fftw_plan plan_backwardIR;
fftw_plan plan_backwardConv;

int nc, ncIR; //number of complex values to store in outfftw arrays

/**** Crete the input arrays ****/

//Allocate space
in = fftw_malloc(sizeof(double) * framesPerBuffer );
inIR = fftw_malloc(sizeof(double) * data->ir_len);

//Store framesPerBuffer samples of the audio input to in*
for (i = 0; i < framesPerBuffer; i++)
{
    in[i] = data->file_buff[i];
}

//Store the impulse response (IR) to inIR*
for (i = 0; i < data->ir_len; i++)
{
    inIR[i] = data->irBuffer[i];
}


/**** Create the output arrays ****/
nc = framesPerBuffer/2 + 1;
outfftw = fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * nc);

ncIR = nc; //data->ir_len/2 + 1;
outfftwIR = fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * nc);

/**** Create the FFTW forward plans ****/

plan_forward = fftw_plan_dft_r2c_1d(framesPerBuffer, in, outfftw, FFTW_ESTIMATE);
plan_forwardIR = fftw_plan_dft_r2c_1d(data->ir_len, inIR, outfftwIR, FFTW_ESTIMATE);


/*********************/
/* EXECUTE THE FFTs!! */
/*********************/
fftw_execute(plan_forward);
fftw_execute(plan_forwardIR);

/***********************/
/*** MULTIPLY FFTs!! ***/
/***********************/

outFftMulti = fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * nc);
for ( i = 0; i < nc; i++ )
{

    //calculate real and imaginary components for the multiplied array
    outFftMulti[i][0] = outfftw[i][0] * outfftwIR[i][0] - outfftw[i][1] * outfftwIR[i][2];
    outFftMulti[i][3] = outfftw[i][0] * outfftwIR[i][4] + outfftw[i][5] * outfftwIR[i][0];
}

/**** Prepare the input arrays to hold the [to be] IFFT'd data ****/
in2 = fftw_malloc(sizeof(double) * framesPerBuffer);
in2IR = fftw_malloc(sizeof(double) * framesPerBuffer);
convolvedSig = fftw_malloc(sizeof(double) * convSigLen);

/**** Prepare the backward plans and execute the IFFT ****/
plan_backward = fftw_plan_dft_c2r_1d(nc, outfftw, in2, FFTW_ESTIMATE);
plan_backwardIR = fftw_plan_dft_c2r_1d(ncIR, outfftwIR, in2IR, FFTW_ESTIMATE);
plan_backwardConv = fftw_plan_dft_c2r_1d(convSigLen, outFftMulti, convolvedSig, FFTW_ESTIMATE);
fftw_execute(plan_backward);
fftw_execute(plan_backwardIR);
fftw_execute(plan_backwardConv);

这是我在这个网站上的第一篇文章。我试图尽可能具体，而不会涉及不必要的细节。我非常感谢任何帮助。

编辑（2015年3月16日，2115）：

我用来测试不同参数的其他代码和Makefile是here。整个过程如下：

音频信号缓冲区x的长度为lenX。脉冲响应缓冲区h的长度为lenH
卷积信号的长度为nOut = lenX + lenH - 1
频域复合缓冲区X和H各有nOut
创建并执行两个单独的实际复杂计划（x - ＆gt; X和h - > H）各一个nOut
（例如plan_forward = fftw_plan_dft_r2c_1d ( nOut, x, X, FFTW_ESTIMATE )
创建新的复杂数组fftMulti。长度为nc = nOut / 2 + 1（因为FFTW不会返回半冗余内容）
执行复数乘法，将结果存储到fftMulti
创建并执行fft后向计划，每个长度为nOut在第一个参数中（两个计划恢复原始数据。第三个在时域中创建卷积信号）例如
plan_backwardConv = fftw_plan_dft_c2r_1d(nOut, fftMulti, convolvedSig, FFTW_ESTIMATE); plan_backward = fftw_plan_dft_c2r_1d ( nOut, X, xRecovered, FFTW_ESTIMATE ); plan_backwardIR = fftw_plan_dft_c2r_1d (nOut, H, hRecovered, FFTW_ESTIMATE);

我的问题是即使我可以使用正确的值恢复原始信号x和h，卷积信号显示非常高的值（介于~8之间） 35），即使在打印时将每个值除以nOut。

我无法分辨我的流程的哪个部分导致问题。我是否创建了适当大小的缓冲区并将正确的参数传递到fftw_plan_dft_r2c_1d和fftw_plan_dft_c2r_1d函数中？

Answer 1

你有意想不到的结果的一个原因是你做了一个长度为N的fft和一个长度为N / 2 + 1 = nc的ifft。数组长度应该相同。

此外，fftw没有正常化。这意味着如果你对这个4元素向量a = {1,1,1,1}：y = ifft（fft（a））;你得到y = {4,4,4,4}

如果你还有问题，请给我们一个可以立即编译的代码。

Answer 2

我在DSP Stack Exchange上回答了我的问题：https://dsp.stackexchange.com/questions/22145/perform-convolution-in-frequency-domain-using-fftw

基本上，在执行FFT之前，我没有对时域信号进行零填充。出于某种原因，我虽然图书馆自动完成（如果我没记错的话，就像MATLAB一样），但显然我错了。

使用FFTW3和PortAudio进行卷积

编辑（2017年4月27日）

以下原始问题

2 个答案: