【发布时间】：2009-10-28 22:48:20
【问题描述】：
我从麦克风接收输入，然后在其上应用 fft。 之后，我将高于 1KHz 的频率设为零（高通滤波器）。
我想知道在将麦克风输入传递给 fft 并应用高通滤波器之后如何记录麦克风的输入。
我正在使用 c#，我需要做什么？ :P
【问题讨论】：
【发布时间】：2009-10-28 22:48:20
【问题描述】：
在您的 FFT 和过滤之后，您需要执行逆 FFT 以将数据返回到时域。然后，您想将该组样本添加到您的 .WAV 文件中。
就生成文件本身而言，该格式已广泛记录在案（谷歌搜索“.WAV 格式”应该会得到比你有用的更多的结果），而且非常简单。它基本上是一个简单的标题（称为“块”），表示它是一个 .WAV 文件（或实际上是一个“RIFF”文件）。然后是一个“fmt”块，它告诉样本的格式（每个样本的位数、每秒样本数、通道数等）。然后是一个包含样本本身的“数据”块。
由于听起来您将要实时执行此操作，因此我的建议是忘记执行 FFT、滤波器和 iFFT。 FIR 滤波器将给出基本相同的结果，但通常要快得多。 FIR 滤波器的基本思想是，不是将数据转换为频域，对其进行滤波，然后再转换回时域，而是将滤波器系数转换为时域，并将它们（公平地）直接应用于输入数据。这就是 DSP 的优势所在：几乎所有 DSP 都具有乘法累加指令，可以在一条指令中实现大部分 FIR 滤波器。然而，即使没有这个，让 FIR 滤波器在现代处理器上实时运行也不需要任何真正的技巧，除非您正在执行真正快速采样。无论如何，让 FFT/滤波器/iFFT 以相同的速度运行要容易得多。
【讨论】：
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@Jerry Coffin - 我不得不对 FIR 与 FFT/multiply/IFFT 的速度持不同意见。对于 64 抽头 FIR 滤波器，每个输出样本需要 64 次乘法累加。通过使用 N=128 变换和重叠保存处理 (en.wikipedia.org/wiki/Overlap-save_method) 的 FFT，您可以进行变换、复数缓冲区乘法和逆变换 = 2*128*log2(128) + 6*128 = 2560 次操作，即将为 40 个操作/样本计数计算 64 个样本，为您节省 24 个周期。这里有一些内存访问等问题，但随着过滤器变长，FFT 方法会大放异彩。
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在某些时候 FFT 会更好，这是真的 - IME，虽然这在实践中非常罕见。特别是，FIR 对缓存非常友好（通过数据和系数进行线性读取）。相比之下，FFT 实际上定义了“缓存敌对”。在现代处理器上，几乎可以保证单个高速缓存未命中至少 50 个周期。在现代处理器上，您通常可以将 CPU 周期视为空闲；限制因素是内存带宽。
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我将此处的示例：ccrma.stanford.edu/courses/422/projects/WaveFormat 放入 .txt 中，然后将扩展名更改为 .wav 并不起作用。它不应该像这样工作吗？
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看了一眼，它以十六进制显示字节——您是否将它们输入为十六进制文本？如果是这样，它不应该工作。相反，这些应该作为单个字节的二进制值输入。看起来他们展示的样本也不完整——它显示了标题和前几个样本，但它的标题说它会有比那里显示的更多的样本。
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执行 iFFT 后，您应该准备好将数据写入文件。