blocks|key|88163|text|苹果公司的示例代码aurioTouch有一个快速傅立叶变换实现。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|88164|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

Apple's sample code aurioTouch has a FFT implementation.

blocks|key|309629|text|我见过的应用程序需要互联网连接才能进行音乐/语音识别，所以很可能这些应用程序只是对音频进行某种特征计算，然后通过http将这些特征发送到服务器上进行识别。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|309630|在任何情况下，频率图和过滤在十几年前就已经在较少的CPU上完成。iPhone应该没有问题。|309631|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

The apps that I've seen do some sort of music/voice recognition need an internet connection, so it's highly likely that these just so some sort of feature calculation on the audio and send these features via http to do the recognition on the server.

In any case, frequency graphs and filtering have been done before on lesser CPUs a dozen years ago. The iPhone should be no problem.

blocks|key|1493141|text|“足够快”可能是您(或您的客户)对您正在寻找的频率分辨率和您的基本采样率的期望的函数。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1493142|N点FFT是N*log2(N)计算的数量级，所以如果你没有足够的MIPS，减少N对你来说是一个潜在的让步领域。|1493143|在许多应用中，采样率是不可协商的，但如果是的话，这将是另一种可能性。|1493144|entityMap^0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|J|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|K|8|@]|9|@]|A|$]]]|G|$]]

"Fast enough" may be a function of your (or your customer's) expectations on how much frequency resolution you are looking for and your base sample rate.

An N-point FFT is on the order of N*log2(N) computations, so if you don't have enough MIPS, reducing N is a potential area of concession for you.

In many applications, sample rate is a non-negotiable, but if it was, this would be another possibility.

blocks|key|309670|text|我做了一个可以实时计算FFT的应用程序|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|309671|http://www.itunes.com/apps/oscope|offset|length|309672|你可以在GitHub上找到我的快速傅立叶变换的代码(虽然有点粗糙)|309673|http://github.com/alexbw/iPhoneFFT|309674|苹果新的iPhone+OS4.0SDK允许使用"Accelerate“库进行内置的快速傅立叶变换计算，所以如果新操作系统是你应用程序功能的核心部分，我肯定会开始使用它。|309675|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|1^0|0|0|X|0|0|0|0|Y|1|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|T|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|U|8|@]|9|@$D|V|E|W|1|X]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|Y|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|Z|8|@]|9|@$D|10|E|11|1|12]]|A|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|13|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|14|8|@]|9|@]|A|$]]]|M|$N|$5|O|P|Q|A|$R|C]]|S|$5|O|P|Q|A|$R|I]]]]

I made an app that calculates the FFT live

<a href="http://www.itunes.com/apps/oscope" rel="nofollow noreferrer">http://www.itunes.com/apps/oscope</a>

You can find my code for the FFT on GitHub (although it's a little rough)

<a href="http://github.com/alexbw/iPhoneFFT" rel="nofollow noreferrer">http://github.com/alexbw/iPhoneFFT</a>

Apple's new iPhone OS 4.0 SDK allows for built-in computation of the FFT with the "Accelerate" library, so I'd definitely start working with the new OS if it's a central part of your app's functionality.

blocks|key|88192|text|你不能只是把用C写的快速傅立叶变换代码移植到你的app...there中是thumb编译器选项，它会使浮点运算变得复杂。您需要将其设置为arm模式|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|88193|entityMap^0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|E|8|@]|9|@]|A|$]]]|C|$]]

You cant just port FFT code written in C into your app...there is the thumb compiler option that complicates floating point arithmetic. You need to put it in arm mode

I want to analyze MIC audio on an ongoing basis (not just a snipper or prerecorded sample), and display frequency graph and filter out certain aspects of the audio. Is the iPhone powerful enough for that? I suspect the answer is a yes, given the Google and iPhone voice recognition, Shazaam and other music recognition apps, and guitar tuner apps out there. However, I don't know what limitations I'll have to deal with.

Anyone play around with this area?

iPhone: CPU power to do DSP/Fourier transform/frequency domain?

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我想要分析正在进行的MIC音频(而不仅仅是狙击手或预先录制的样本)，并显示频率图和过滤掉音频的某些方面。iPhone足够强大吗？我猜想答案是肯定的，考虑到谷歌和iPhone的语音识别，Shazaam和其他音乐识别应用程序，以及吉他调谐器应用程序。然而，我不知道我将不得不处理什么限制。有没有人在这里玩过？

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