c++ - 复数..啊

Question

我正在从事一个项目，该项目要求我获取输入、执行 DFT(离散傅立叶变换)，然后从这些值中获取过零次数。

我编写了一个算法，但它使用复数，我不知道如何操作/执行计算。这是代码:

#include <iostream>
#include <complex>
#include <vector>

using namespace std;

const double PI = 3.14159265358979323846;

vector< complex<double> > DFT(vector< complex<double> >& theData)
{
    // Define the Size of the read in vector
    const int S = theData.size();

    // Initalise new vector with size of S
    vector< complex<double> > out(S, 0);
    for(unsigned i=0; (i < S); i++)
    {
        out[i] = complex<double>(0.0, 0.0);
        for(unsigned j=0; (j < S); j++)
        {
            out[i] += theData[j] * polar<double>(2, (-2 * PI * i * j / S));
        }
    }

    return out;
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    vector< complex<double> > numbers;

    numbers.push_back(128);
    numbers.push_back(127);

    vector< complex<double> > testing = DFT(numbers);

    for(unsigned i=0; (i < testing.size()); i++)
    {
        cout << testing[i] << endl;
    }
}

现在如果我想执行例如:

if(testing[i] >= 0)
{
    // blah blah
}

然后它会返回一个错误。有什么想法或建议吗？是否可以在不使用复数的情况下创建 DFT？

Answer 1

给您指示的人并没有告诉您计算 DFT/FFT 结果的过零数。那将毫无意义。 (如果他们告诉你这样做，他们是毫 headless 绪的。我允许你 mock 他们给你如此荒谬的指示)。相反，他们是在告诉您计算原始数据的过零次数，并查看数据的 FFT。

但是，

• 过零率是语音识别的一个非常糟糕的起点。也许你可以用它到达某个地方。稍微夸张一点，我可以说过零是您可以进行的最不可靠的 DSP 分析。然而，它也很简单，而且语音识别研究已经进行了很长时间，所以也许会有一些研究。更新/更正:这有点夸张。实际上我相信很多语音识别技术确实使用过零，但你应该首先知道你在做什么，因为它不是很稳健并且对诸如 Octave 错误之类的多种错误不敏感。当您使用过零时，最好先低通(可能是积极地)。一定要考虑其他因素。

• 了解 FFT 的输出是这里经常被问到的问题，因此我写了一篇博客文章。通常人们会尝试跟踪音高，实际上你也应该这样做，但是你可以从 FFT 中获得其他信息，比如频率质心，以及在语音中很重要的不同频率的相对强度。从这里开始:http://blog.bjornroche.com/2012/07/frequency-detection-using-fft-aka-pitch.html

• 您可能还想考虑简单地过滤重要的语音频率(要找出这些是什么，请从 "manner of articulation" 上的维基百科条目开始。例如，通过指向 Sibilant 的链接，您将了解到“[s] 在 8,000 Hz 左右具有最大的声学强度。Neeto!)您可以从 FFT 或通过过滤获得该信息。每个都有优点和缺点。您可能想查看语音识别文献以了解它们的用途。