반복적으로 iFFT를 호출하는 일부 모델링을하고 싶습니다. 이것은 복소수 주파수 응답 (진폭, 위상)의 파라 메트릭 모델을 입력으로 취해 임펄스 응답을 출력으로 생성합니다. 이 점을 방의 라우드 스피커를 측정 한 "창으로 표시된"임펄스 응답과 비교하고 싶습니다. 측정 된 임펄스는 몇 밀리 초 동안 지속되는 마이크를 통해 공기를 직접 통과하는 소리에 해당하는 초기 부분으로 특징 지어 질 수 있습니다. 그런 다음 방 (바닥, 벽 등)의 표면에서 반사되는 소리가 신호. 오염되지 않은 부분은 총 측정 된 충격의 5 % 일 수 있습니다. iFFT가 주파수 응답에서 생성하는 임펄스 응답과 측정 된 임펄스의 오염되지 않은 부분 만 비교하려고합니다.몇 시간 지점 만 필요한 경우 역 FFT
필요한 경우 주파수 응답에서 전체 임펄스 응답을 계산 한 다음 결과의 95 %를 버리십시오. 그러나 이것은 매우 비효율적 인 것으로 보입니다. 내 모델이 최적화되는 동안 iFFT가 여러 번 (수천 가지) 계산 될 수 있으므로 가능한 한 효율적으로 만들 수 있는지 확인하고 싶습니다. 이 시점에서 내 유일한 옵션은 FFTW를 사용하는 것으로 보이고 필요없는 데이터를 버리는 것입니다 (더 좋은 아이디어가 없음).
관심있는 시간 지점에 대해서만 역 FFT를 빠르게 계산하는 방법이 있습니까? FFT가 액세스 할 수있는 전체 기간이 아닌가? 예를 들어, 나는 단지 시간 지점의 5 % 만 필요할 것입니다. 나는 FFT와 iFFT의 계산에 익숙하지 않았기 때문에이 질문에 대한 답을 얻지는 못했습니다.
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: 나는 다시 확인, 나는 96kHz의에서 16K 충동을 기록 할 경우 반사 신호를 오염하기 전에, "좋은 데이터"의 약 475 샘플이 있습니다. 이것은 총 녹음 된 신호의 3 % 미만입니다. 어떻게하면 주파수 응답에서이 200 포인트 만 효율적으로 계산할 수 있습니까 ???
소수점만을 찾고 있다면 그 점들에 DFT 공식을 직접 적용하면됩니다. 그러나 불행히도, 5 %는 이미 충분히 큰 FFT에 대해서는 너무 많은 것입니다. – Mysticial
이 질문은 http://dsp.stackexchange.com/의 사람들을 대상으로하는 것이 더 나을 것입니다. – Andy