用FFT代替卷积实现低通滤波器

卷积实际上是O(m*n),其中m是有限冲激响应的宽度,n是采样窗。

因此,m的临界点(在这里可以改为FFT+IFFT)与采样窗口的log(N)有关。

现在在这个领域已经做了大量的开发,并且有大量的代码可用,所以尝试一些解决方案和基准测试是这里的关键。

这取决于您使用的体系结构和其他各种因素,但1D DSP的一般“经验法则”是,如果滤波器的大小很小,比如小于100项,则使用直接卷积可能会更好,但对于较大的滤波器大小,可能值得在频域中进行快速卷积。

当然,您首先需要确定过滤是一个性能瓶颈,因为如果您的时域实现已经足够快,那么做快速卷积就没有任何意义。

底线:从简单的直接卷积开始,然后切换到快速卷积 如果 你需要它(您需要保留第一个实现来验证第二个实现,这样无论如何都不会浪费精力。)