保存在文件中的双样本的 FFTW
Posted
技术标签:
【中文标题】保存在文件中的双样本的 FFTW【英文标题】:FFTW of double samples saved in file 【发布时间】:2016-04-06 11:45:31 【问题描述】:我正在尝试使用 FFTW 库计算 53k 双样本的 FFT,并在此基础上猜测信号的基频是多少。样本由 sndfile 库在 wav 输入文件的基础上生成(程序加载到 wav 文件中,生成双数据样本并保存到文本文件中)。每个样本的数量级范围从 -0.0009 到 +0.0009。使用下面介绍的函数计算 FFT 后,我收到 in[0][0] = -2.142。这是检索数据的不正确方法,或者输入文件不正确。我究竟做错了什么?是传递给 FFTW 函数的数据错误,是文件中存储的数据不正确还是我编写的函数不正确? Buffer 是一个包含样本的浮点数组。
static fftw_complex* calculateFourier(float* buffer, const unsigned int bufferLen)
unsigned int i;
//const unsigned short windowSize = 1024;
fftw_plan result;
fftw_complex *out, *in;
in = (fftw_complex*) fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) * bufferLen);
out = (fftw_complex*) fftw_malloc( sizeof(fftw_complex) * bufferLen);
double* doubleBuffer = castToDouble(buffer, bufferLen);
for(i = 0; i < bufferLen; i++)
in[i][0] = doubleBuffer[i];
in[i][1] = 0.000000000000;
result = fftw_plan_dft_1d(bufferLen, in, out, FFTW_FORWARD, FFTW_ESTIMATE);
//result = fftw_plan_dft_r2c_1d(fileSize, castToDouble(buffer, bufferLen), out, FFTW_MEASURE);
fftw_execute(result);
fftw_destroy_plan(result);
return out;
static double* castToDouble(float* buffer, const unsigned int bufferLen)
unsigned int i;
double* doubleBuffer = (double*)malloc( sizeof(double) * bufferLen);
for(i = 0; i < bufferLen; i++)
doubleBuffer[i] = (double)buffer[i];
return doubleBuffer;
【问题讨论】:
castToDouble
是做什么的?
由于 sndfile 库将样本保存为浮点数,而 fftw 需要 double 类型的样本,它只是将每个样本强制转换为 double。
fftw 的 fft 未标准化。参见fftw.org/doc/…:如果缓冲区长度为 53000,则 out[0][0](“零频率”)是缓冲区平均值的 53000 倍,即缓冲区所有项的总和。
【参考方案1】:
我认为问题在于您没有将window function 应用于您的原始数据。因此,傅里叶变换具有与样本缓冲区长度相对应的强频率分量。
尝试通过替换此行来应用汉宁窗:
in[i][0] = doubleBuffer[i];
用这个:
in[i][0] = doubleBuffer[i] * 0.5 * (1.0 - cos(2.0 * M_PI * i / (bufferLen - 1)));
(如果需要重复使用,显然这个窗口函数可以缓存。)
【讨论】:
在这种情况下,输出数组 (out[i][0]) 中的每个实分量都等于 0 汉宁窗在cos
参数中缺少i
因子,所以它应该是0.5 * (1.0 - cos(2.0 * i * M_PI / (bufferLen - 1)))
@SleuthEye 感谢您发现这一点
@Kokos34 我错过了汉宁窗公式中的一个因素。现在再试一次。
@squeamishossifrage 它仍然没有给我我期望的答案。 out[0][0] 不是信号的基频吗?答案是 -1.87,在我将幅度计算为 sqrt(re^2 + im^2) 之后,它给出的结果是 1.87。我还需要做什么才能得到信号基频的结果?【参考方案2】:
仔细看看下面的代码有什么问题:
#include <stdio.h>
void prn (float *a, int n);
int main (void)
float floatarray[] = 0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0 ;
prn (floatarray, sizeof floatarray/sizeof *floatarray);
return 0;
void prn (float *a, int n)
int i;
double *d = (double *)a;
for (i = 0; i < n; i++)
printf (" a[%d] : %01.0lf\n", i, d[i]);
运行它,会发生什么?为什么?
sizeof
和 float
是什么? sizeof
和 double
是什么?当演员double *d = (double *)a;
发生时会发生什么? d
的每个元素需要多少字节?那里有多少?你的
double* doubleBuffer = castToDouble(buffer, bufferLen);
导致完全相同的问题。
需要逐个元素的演员/分配
无论您使用分配有malloc
(或calloc
)的新double
数组,您都必须执行逐个元素 强制转换/赋值来完成数组的强制转换.下面是相同的代码,但添加了一些使用可变长度数组以避免动态分配内存:
#include <stdio.h>
void castfloatdouble (double *d, float *f, int n);
void prn (float *a, int n);
void prndouble (double *d, int n);
int main (void)
float floatarray[] = 0.0, 5.0, 10.0, 15.0, 20.0, 25.0 ;
int n = (int)(sizeof floatarray/sizeof *floatarray);
double doublearray[n]; /* memset is a good idea to zero a VLA */
prn (floatarray, n); /* incorrect results due to typesize mismatch */
putchar ('\n');
castfloatdouble (doublearray, floatarray, n);
prndouble (doublearray, n); /* correct results after deep cast/assign */
putchar ('\n');
return 0;
void castfloatdouble (double *d, float *f, int n)
int i;
for (i = 0; i < n; i++)
d[i] = (double)f[i];
void prn (float *a, int n)
int i;
double *d = (double *)a;
for (i = 0; i < n; i++)
printf (" a[%d] : %01.0lf\n", i, d[i]);
void prndouble (double *d, int n)
int i;
for (i = 0; i < n; i++)
printf (" a[%d] : %01.0lf\n", i, d[i]);
输出显示不正确和正确的结果
$ ./bin/castfloatdouble2
a[0] : 2048
a[1] : 16777220
a[2] : 805306499
a[3] : 0
a[4] : 0
a[5] : 0
a[0] : 0
a[1] : 5
a[2] : 10
a[3] : 15
a[4] : 20
a[5] : 25
【讨论】:
但我的 castToDouble 分配了适当大小的内存,我猜:double* doubleBuffer = (double*)malloc( sizeof(double) * bufferLen); 在没有看到代码的情况下很难 猜测 它在做什么,但即使你分配了内存,如果你没有进行逐个元素的转换,并且将每个buffer[i]
值分配到新的double
存储中,那么将存在相同的问题。您必须注意如何将 4 字节浮点数组转换为 8 字节双精度数组。记住array
意味着顺序存储在内存中。
我编辑了帖子以包含 castToDouble 函数实现。这是正确的吗?你想让我发布一些额外的代码吗?
是的,应该可以。我将放弃另一种使用静态数组的方式来编辑我的答案。以上是关于保存在文件中的双样本的 FFTW的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章