音频样本的FFT处理

Question

我是一个数学背景的音频处理新手，所以我有很少的问题(很多，但很少开始)的问题，处理提取的样本使用fft。

我使用的是固定阵列长度的http://www.drdobbs.com/cpp/a-simple-and-efficient-fft-implementatio/199702312?pgno=1的fft实现。

我有一些样本(比如说1024个样本)。

Fft算法，采用输入复值(实值和虚值)，将虚值设置为0，因为我没有任何，并且去掉了fft输出的虚部。

我还有下一个问题：

( 1)我假设样本是实数是正确的吗？

2)只有实数才能实现FFT的有效实现吗？我的意思是在计算中根本没有想象的部分。

( 3)如果我继续使用描述的过程，是否正确的假设是:如果fft输入中没有虚数据(全部为零)，那么fft输出的虚部对于所有值也都是零吗？

如果问题已经存在，我很抱歉，但我没有找到任何令人满意的答案我的问题。

Answer 1

( 1)我假设样本是实数是正确的吗？

是。

2)只有实数才能实现FFT的有效实现吗？我的意思是在计算中根本没有想象的部分。

如果有的话，它仍然需要在计算中使用虚数。(当然，它可以用一对实数来做复杂的数学运算，只需给第二个数字贴上“假想”的标签，但这样做有什么好处呢？)

( 3)如果我继续使用描述的过程，是否正确的假设是:如果fft输入中没有虚数据(全部为零)，那么fft输出的虚部对于所有值也都是零吗？

这不对。

FFT输出中每个数字的绝对值与信号中每个频率的幅度成正比。

信号中每个频率的相位也被编码在输出中，作为复数的https://en.wikipedia.org/wiki/Argument_%28complex_analysis%29。也就是说，如果某个频率与正弦波不相位差90度，那么这个垃圾箱的论点就会是90度，也就是说，实数部分是0，虚部是振幅！对于不成90度倍数的相位，实部和虚部都是非零的。

如果您不关心阶段信息，您可以获取每个输出数字的绝对值-即sqrt(real*real + imag*imag)。