从 FFT 中仅提取高频答案

【问题标题】：Extract only high frequency from FFT从 FFT 中仅提取高频
【发布时间】：2014-03-22 10:22:44
【问题描述】：

我正在尝试在智能手机上进行 FFT 并提取高频特征。事实证明，在智能手机上对 44100HZ 采样数据进行完整 FFT 太慢，但由于奈奎斯特定理，下采样会杀死高频信息。有没有办法在保持较高频率的同时加快 FFT？

【问题讨论】：

原生 ARM 代码中的 FFT（在 Android 上使用 NDK）应该能够轻松地跟上大多数当前智能手机上 44.1kHz 的采样率，并且只使用一小部分 CPU。
您使用的分段大小是多少？您是否将重叠添加用于过滤器实现？对于较短的高通滤波器，您也可以直接实现卷积。
即使在纯 Java 中，你也应该能够跟上，除非你的窗口很大。
如果您要过滤，请完全避免 FFT 并进行时域过滤。

【解决方案1】：

不清楚是要使用 FFT 信息还是只是实现某种过滤器的一种方式。

对于第一种情况，您可以对数据进行二次采样，即运行高通滤波器，然后压缩（下采样）序列。是的，会有混叠，但您仍然可以将 FFT 中的特定频率映射回原始的较高频率。

如果它正在过滤，那么在您从应用基于转换的过滤中获得任何好处之前，过滤器应该是合理的。此外，如果您这样做，请确保您阅读了重叠添加和重叠保存过滤，并且不要使用所有常见的“让我们采用 FFT，乘以‘理想’响应，然后乘以 IFFT”。这通常不会给出预期的结果（除非您期望传递函数随时间变化且与“理想”不同）。

【讨论】：