我想找到一個非常快速和高效的傅里葉變換（FFT）。有誰知道任何好的。我需要在iPhone上運行它，所以它不能是密集的。相反，也許你知道一個像小波那樣的，我需要頻率分辨率，但只有一個窄帶（人聲音頻範圍最高10khz最大...甚至10Khz可能太高）。我也想截斷這個FFT來保持頻率分辨率，同時消除不需要的頻帶。這是一個iPhone你知道一個好的和有效的FFT嗎？
...我看了看Aurio觸摸的FFT，但它似乎這是一個int FFT，但我的應用程序使用浮動.....它會給一個大的性能提高嘗試並適應程序的int FFT或不（我真的不想這樣做...加上aurio touch使用基數2 FFT不是那麼好）。
FFTW的性能爲任意長度的FFT設置了標準 - 特別是對於2維和更大維度的2個長度的非功率。 FFTW的商業許可證是$ 5000，這可能會或可能不符合您的預算。
但是，這聽起來像是你有一個一維信號處理問題，在這種情況下，你有更多的選擇 - 如果你可以進一步填充或採樣你的數據2長度的權力，那麼許多圖書館將提供性能合理。查看FFTW用於比較的FFT算法的這個list - 許多是免費的，有些可能是足夠的。我可能會從舊的數字recipes開始，它提供了一個簡單的2,1DFFT實現免費和一些打字的功能 - 並且會非常有效率。
順便說一句 - 對於語音你可能只需要去3-4Khz .... 10Khz是方式在那裏爲人的聲音 。
我同意但使用標準的FFT，低頻段的頻率分辨率受到FFT大小的減小的打擊，因爲頻率箱變得太大 – 2009-10-20 06:21:33
謝謝，我會研究這些鏈接，因爲我總是處於2個長度的電源 – 2009-10-20 06:23:42
我已經在Objective-C中包裝了Ooura的FFT庫。 Ooura的代碼具有與FFTW相媲美的性能，但完全免費。
此代碼使用雙精度，並有幾個內置的窗口類型（矩形，布萊克威爾，三角形，漢明）。我使用Ooura的FFT代碼實現Welch's method，隨着時間的推移，這將產生更平滑的光譜。
只是一個後續（三年後） - 你應該儘量不要在你的項目中使用iPhoneFFT。 Apple已經在iPhone上發佈了vDSP和Accelerate.h，並且您應該使用vDSP_fft_zrip（）等函數來計算FFT。他們比我寫的任何內容都快得多。 – alexbw 2012-04-21 17:51:31
確實偉大的作品Alex，檢查了Octave和Oscope。我想知道是否有任何iOS庫可以成功包裝vDSP來檢測人聲 - 現在讓我告訴你，我不知道它是否意味着音高檢測或帶通或什麼。 – 2013-03-22 08:58:11
這本身就是計算機科學中一個開放的研究問題（要可靠地做）。如果您對某種聲音感興趣，請記錄一些示例，並查看其聲譜圖。這應該有助於您構建一個能夠選擇性響應的過濾器。 – alexbw 2013-03-22 15:10:51
這裏是一個主要來源鏈接Ooura的數值計算軟件：
http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~ooura/
我一直在使用許多Ooura的快速傅里葉變換多年來，我應該送他至少是一個「domo」，並且我正在開發幾款iPad和iPhone應用程序中使用他的真正基數-4。我沒有將代碼轉換爲32位單精度操作來提高ARM的性能。查看使用XCode 3.2.2生成的程序集，它非常好地與NEON SIMD指令進行了矢量化。實際上我有一半是失望的，因爲我願意爲自己更多的表現向量化代碼。如果不先將FFT轉換爲單精度，這些優化是不可能的。我很積極地開發使用它，甚至使用它來教授一個面向對象的編程課程，但我沒有準備這樣一個包裝器（雖然我在1992年做了同樣的事情，一個不同的FFT）出於性能原因。
我至少在10年內沒有對Ooura的FFT進行FFTW測試，但是當我做Ooura的庫時，對於1024點真實FFT來說速度更快。但是，現在FFTW很可能會做得更好 - 但是爲ARM進行授權和交叉編譯並不方便，我總是發現FFTW對我的DSP需求來說過於笨重和突兀。蘋果的VecLib非常好，但不幸的是他們沒有將它移植到iPhoneOS上。我在BugReporter開了一個功能要求你也可以做到：https://bugreport.apple.com/
對於不是二進制整數的長度，FFTW應該快很多，例如爲素數。 – 2010-08-10 19:28:27
The iPhone OS4 SDK will include the Accelerate framework，這將（最終）給美國蘋果公司編寫的FFT功能
加速提供了數百個 數學函數 iPhone和iPod優化包括 信號處理例程，快速 傅立葉變換，基本矢量和 矩陣運算，以及 保代碼矩陣和求解系統的行業標準函數 線性方程組。
考慮小波變換以同樣的方式爲DFT不計算，我會說沒有小波般的FFT算法。 – rlbond 2009-10-20 03:55:41
從一個方形矩陣（4096by4096用於4096個採樣的FFT）的意義上來說，我們使用4096個時間採樣，採用1024個頻率箱，這種小波類似的fft怎麼樣？這些不會覆蓋整個nyquist頻段，所以會保持所需的頻率分辨率而不需要全部計算它們......這是小波的多分辨率尺度方面，但只有一個尺度......所以它就像我應用了一個濾波器......它是WFT的一部分 – 2009-10-20 06:14:49