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//実数値FFT（フル）
//単独での使用
public static Complex[] FullRealFastFourierTransform(double[] input)
{
input = zeroInserting(input); //0埋め
Complex[] RFTout = Nm.RealFastFourierTransform(input);
Complex[] output = new Complex[RFTout.Length * 2];
for (int i = 0; i < RFTout.Length; i++)
{
output[i] = RFTout[i];
output[RFTout.Length + i] = Complex.Conjugate(RFTout[RFTout.Length - 1 - i]);
}
return(output);
}
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//実数値IFFT（高速フーリエ逆変換）
//複素共役にする処理もNm.RealFastFourierTransform(Complex[])に含まれてる!!
//入力はナイキスト周波数に対応するスペクトル（半分だけ）でいい!!
public static void Real_IFFT(double[] Re, double[] Im, out double[] output)
{
int size = Re.Length;
Complex[] comp = new Complex[size];
for (int i = 0; i < size; i++)
{
comp[i] = new Complex(Re[i], Im[i]);
}
output = Nm.RealFastFourierTransform(comp);
}
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//STFT（短時間フーリエ変換）
public static Complex[,] STFT(double[] source_data, int window_size)
{
Complex[,] output;
int source_length = source_data.Length; //入力データ長
int T_step; //時間ステップ数
int F_step; //周波数ステップ数
int fft_start_point = 0; //fftをするスタート点
double window_power = powerOfwindow(window_size); //窓関数のパワー WN
T_step = (int)((source_length - window_size) / window_power) - 1;
int n4 = 1 << (Mt.Log2Int(window_size) - 2);
int n = n4 * 4, n2 = n4 * 2;
F_step = n2 + 1;
output = new Complex[F_step, T_step];
for (int t = 0; t < T_step; t++)
{
double[] data = new double[window_size];
fft_start_point = (int)window_power * t;
for (int i = 0; i < window_size; i++)
{
data[i] = source_data[fft_start_point + i];
}
data = windowing(data);
Complex[] fft = Nm.RealFastFourierTransform(data);
for (int f = 0; f < F_step; f++)
{
output[f, t] = fft[f];
}
}
return(output);
}
public static void Real_IFFT(Complex[] comp, out double[] output)
{
output = Nm.RealFastFourierTransform(comp);
}
