用vDSP实现快速傅里叶变换

Question

我有关于用户手指的红度的数据，这是目前相当嘈杂的，所以我想通过FFT来减少噪音。这幅图像左侧的数据与我目前的数据相似。我已经熟悉了有关vDSP的苹果文档，但对于如何使用苹果的vDSP和加速框架实现快速傅里叶变换，我似乎没有明确或简明的指南。我该怎么做？

我已经提到了https://stackoverflow.com/questions/3398753/using-the-apple-fft-and-accelerate-framework，它涉及一个类似的主题，但已经明显过时了，而且不涉及vDSP。

Answer 1

使用vDSP进行快速傅立叶变换计算非常容易。我假设你在输入上有实际值。唯一需要记住的是，您需要将真正的值数组转换为vDSP内部使用的打包的复杂数组。

您可以在文档中看到一个很好的概述：

Guide/UsingFourierTransforms/UsingFourierTransforms.html

下面是计算实值FFT的最小示例：

const int n = 1024;
const int log2n = 10; // 2^10 = 1024

DSPSplitComplex a;
a.realp = new float[n/2];
a.imagp = new float[n/2];

// prepare the fft algo (you want to reuse the setup across fft calculations)
FFTSetup setup = vDSP_create_fftsetup(log2n, kFFTRadix2);

// copy the input to the packed complex array that the fft algo uses
vDSP_ctoz((DSPComplex *) input, 2, &a, 1, n/2);

// calculate the fft
vDSP_fft_zrip(setup, &a, 1, log2n, FFT_FORWARD);

// do something with the complex spectrum
for (size_t i = 0; i < n/2; ++i) {
    a.realp[i];
    a.imagp[i];
}

一个技巧是，a.realp[0]是直流偏移量，而a.imagp[0]是奈奎斯特频率上的真实值幅度。