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鉴于我只想选择频率,我正在尝试计算逆 FFT。以下是我进行 FFT 的方法:
final double[] points = reader.readPoints();
final DoubleFFT_1D analyzer = new DoubleFFT_1D(points.length);
final double[] fft = new double[points.length * 2];
for (int i = 0; i < points.length; i++) {
fft[2 * i] = points[i];
fft[2 * i + 1] = 0;
}
analyzer.complexForward(fft);
如上所示,我从每个点生成一个复数。
然后我计算我的功率水平,频率:
final double[] magnitude = new double[fft.length];
for (int i = 0; i < fft.length / 2; i++) {
magnitude[2 * i] = Math.sqrt(Math.pow(fft[2 * i], 2) + Math.pow(fft[2 * i + 1], 2));
magnitude[2 * i + 1] = 0;
}
从生成的图表中,我可以看到感兴趣的峰值,频率近似为 0.2717391304347826 。我们推断这个 Double 值存储在名为FrequencyOfInterest 的变量中;
我尝试按如下方式进行 iFFT:
public void performIfft() {
int ifftIdx = 0;
for (int idx = 0; idx < magnitude.length; idx += 2) {
final Double currentBinFreq = getFrequency(magnitude.length, idx);
final boolean freqMatch = currentBinFreq.compareTo(frequencyOfInterest) == 0;
ifft[ifftIdx] = Double.valueOf(freqMatch ? fft[ifftIdx] : 0);
ifft[ifftIdx + 1] = Double.valueOf(freqMatch ? fft[ifftIdx + 1] : 0);
ifftIdx += 2;
}
analyzer.complexInverse(ifft, true);
}
private static Double getFrequency(final int pointsLength, final int idx) {
final Double sampleCount = Double.valueOf(idx * 30);
final Double n = Double.valueOf(pointsLength);
return Double.valueOf(sampleCount / n);
}
执行此操作后,我的复杂数组如下:
0.0,0.0
0.0,0.0
-6126.10186299952,-6126.10186299952
-3385.1822332667743,-3385.1822332667743
0.0,0.0
[ 0.0,0.0 continues until the end ]
虽然频率输出似乎正确(我的图中有 5 个波),但我不明白为什么有两个(Img 和 real)。就像我制作 FFT 条目集时一样,我希望假想的对应项为零;即 2 * i + 1 = 0。
我在使用这个库取出 iFFT 时做错了什么吗?
最佳答案
为了获得严格的实数结果(所有虚部均为零),IFFT 的输入必须是共轭对称的。例如阵列的上半部分必须是下半部分的复共轭,围绕阵列中心镜像,除了零 eth 元素(DC 或 0 Hz bin)。
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