iPhone：做 DSP/傅立叶变换/频域的 CPU 能力？答案

【问题标题】：iPhone: CPU power to do DSP/Fourier transform/frequency domain?iPhone：做 DSP/傅立叶变换/频域的 CPU 能力？
【发布时间】：2010-11-28 08:54:38
【问题描述】：

我想持续分析 MIC 音频（不仅仅是剪辑或预先录制的样本），并显示频率图并过滤掉音频的某些方面。 iPhone 是否足够强大？鉴于谷歌和 iPhone 语音识别、Shazaam 和其他音乐识别应用程序以及吉他调音器应用程序，我怀疑答案是肯定的。但是，我不知道我必须处理哪些限制。

有人在这个区域玩吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我制作了一个实时计算 FFT 的应用

你可以在 GitHub 上找到我的 FFT 代码（虽然有点粗糙）

Apple 的新 iPhone OS 4.0 SDK 允许使用“Accelerate”库对 FFT 进行内置计算，因此如果它是您应用功能的核心部分，我肯定会开始使用新操作系统。

【讨论】：

【解决方案2】：

“足够快”可能取决于您（或您的客户）对您正在寻找的频率分辨率和基本采样率的期望。

N 点 FFT 的计算量级为 N*log2(N)，因此如果您没有足够的 MIPS，减少 N 是您潜在的让步领域。

在许多应用中，采样率是不可协商的，但如果是，这将是另一种可能性。

【讨论】：

【解决方案3】：

您不能只将用 C 编写的 FFT 代码移植到您的应用程序中……拇指编译器选项会使浮点运算复杂化。您需要将其置于手臂模式

【讨论】：

【解决方案4】：

Apple 的示例代码 aurioTouch 有一个 FFT 实现。

【讨论】：

【解决方案5】：

我见过的进行某种音乐/语音识别的应用程序需要互联网连接，因此很可能这些只是对音频进行某种特征计算并通过 http 发送这些特征以在服务器。

无论如何，十几年前在较小的 CPU 上已经完成了频率图和过滤。 iPhone应该没问题。

【讨论】：