iOS加速框架中vDSP_ctoz的数据应该是什么格式

我正试图为iOS显示一个频谱分析仪，两周后我被卡住了。我在这里读了几乎所有关于FFT和加速框架的文章，并从苹果下载了aurioTouch2示例

我想我了解FFT的机制（20年前在Uni做过），并且是一名经验丰富的iOS程序员，但我遇到了麻烦

我使用AudioUnit来播放mp3、m4a和wav文件，并使其运行良好。我已经附加了一个渲染回调到AUGraph，我可以根据音乐绘制波形。波形与音乐配合得很好

当我从范围为0的浮点形式的渲染回调中获取数据时。。1并尝试通过FFT代码（我自己的或aurioTouch2的FFTBufferManager.mm）传递，我得到的结果不是完全错误，但也不正确。例如，这是一个440Hz正弦波：

峰值为-6.1306，然后是-24-31., -35. 最后的数值大约是-63

“黑贝蒂”的动画gif：

我从渲染回调接收的格式：

AudioStreamBasicDescription outputFileFormat;
outputFileFormat.mSampleRate = 44100;
outputFileFormat.mFormatID = kAudioFormatLinearPCM;
outputFileFormat.mFormatFlags = kAudioFormatFlagsNativeFloatPacked | kAudioFormatFlagIsNonInterleaved;
outputFileFormat.mBitsPerChannel = 32;
outputFileFormat.mChannelsPerFrame = 2;
outputFileFormat.mFramesPerPacket = 1;
outputFileFormat.mBytesPerFrame = outputFileFormat.mBitsPerChannel / 8;
outputFileFormat.mBytesPerPacket = outputFileFormat.mBytesPerFrame;

在看aurioTouch2示例时，看起来他们正在以有符号int格式接收数据，但随后运行音频转换器将其转换为Float。它们的格式很难破译，但使用的是宏：

    drawFormat.SetAUCanonical(2, false);
    drawFormat.mSampleRate = 44100;

    XThrowIfError(AudioConverterNew(&thruFormat, &drawFormat, &audioConverter), "couldn't setup AudioConverter");

在渲染回调中，他们将数据从AudioBufferList复制到mAudioBuffer（Float32*）中，并将其传递给调用vDSP_ctoz的CalculateFFT方法

    //Generate a split complex vector from the real data
    vDSP_ctoz((COMPLEX *)mAudioBuffer, 2, &mDspSplitComplex, 1, mFFTLength);

我想这就是我的问题所在。vDSP_ctoz希望采用什么格式？它被转换为（复杂*），但我在aurioTouch2代码中找不到任何地方，该代码将mAudioBuffer数据转换为（复杂*）格式。那么，是否必须以这种格式来自渲染回调

typedef struct DSPComplex {
    float  real;
    float  imag;
} DSPComplex;
typedef DSPComplex                      COMPLEX;

如果我现在没有正确的格式（或者不理解格式），那么调试它的其余部分就没有意义了

任何帮助都将不胜感激

我正在使用的AurioTouch2代码：

Boolean FFTBufferManager::ComputeFFTFloat(Float32 *outFFTData)
{
if (HasNewAudioData())
{
    // Added after Hotpaw2 comment.
    UInt32 windowSize = mFFTLength;
    Float32 *window = (float *) malloc(windowSize * sizeof(float));

    memset(window, 0, windowSize * sizeof(float));

    vDSP_hann_window(window, windowSize, 0);

    vDSP_vmul( mAudioBuffer, 1, window, 1, mAudioBuffer, 1, mFFTLength);

    // Added after Hotpaw2 comment.
    DSPComplex *audioBufferComplex = new DSPComplex[mFFTLength];

    for (int i=0; i < mFFTLength; i++)
    {
        audioBufferComplex[i].real = mAudioBuffer[i];
        audioBufferComplex[i].imag = 0.0f;
    }

    //Generate a split complex vector from the real data
    vDSP_ctoz((COMPLEX *)audioBufferComplex, 2, &mDspSplitComplex, 1, mFFTLength);

    //Take the fft and scale appropriately
    vDSP_fft_zrip(mSpectrumAnalysis, &mDspSplitComplex, 1, mLog2N, kFFTDirection_Forward);
    vDSP_vsmul(mDspSplitComplex.realp, 1, &mFFTNormFactor, mDspSplitComplex.realp, 1, mFFTLength);
    vDSP_vsmul(mDspSplitComplex.imagp, 1, &mFFTNormFactor, mDspSplitComplex.imagp, 1, mFFTLength);

    //Zero out the nyquist value
    mDspSplitComplex.imagp[0] = 0.0;

    //Convert the fft data to dB
    vDSP_zvmags(&mDspSplitComplex, 1, outFFTData, 1, mFFTLength);

    //In order to avoid taking log10 of zero, an adjusting factor is added in to make the minimum value equal -128dB
    vDSP_vsadd( outFFTData, 1, &mAdjust0DB, outFFTData, 1, mFFTLength);
    Float32 one = 1;
    vDSP_vdbcon(outFFTData, 1, &one, outFFTData, 1, mFFTLength, 0);

    free( audioBufferComplex);
    free( window);

    OSAtomicDecrement32Barrier(&mHasAudioData);
    OSAtomicIncrement32Barrier(&mNeedsAudioData);
    mAudioBufferCurrentIndex = 0;
    return true;
}
else if (mNeedsAudioData == 0)
    OSAtomicIncrement32Barrier(&mNeedsAudioData);

return false;
}

Boolean-FFTBufferManager:：computeftfloat（Float32*outftdata）
{
if（HasNewAudioData（））
{
//在Hotpaw2评论之后添加。
UInt32 windowSize=mFFTLength；
Float32*window=（float*）malloc（windowSize*sizeof（float））；
memset（window，0，windowSize*sizeof（float））；
vDSP_hann_窗口（窗口，窗口大小，0）；
vDSP_vmul（mAudioBuffer，1，窗口，1，mAudioBuffer，1，mFFTLength）；
//在Hotpaw2评论之后添加。
DSPComplex*audioBufferComplex=新的DSPComplex[mFFTLength]；
对于（int i=0；i

在阅读了下面的答案后，我尝试将其添加到方法的顶部：

    DSPComplex *audioBufferComplex = new DSPComplex[mFFTLength];

    for (int i=0; i < mFFTLength; i++)
    {
        audioBufferComplex[i].real = mAudioBuffer[i];
        audioBufferComplex[i].imag = 0.0f;
    }

    //Generate a split complex vector from the real data
    vDSP_ctoz((COMPLEX *)audioBufferComplex, 2, &mDspSplitComplex, 1, mFFTLength);

DSPComplex*audioBufferComplex=新的DSPComplex[mFFTLength]；
对于（int i=0；i

我得到的结果是：

我现在渲染最后5个结果，它们是后面褪色的结果

添加hann窗口后：

应用hann窗口后，现在看起来好多了（谢谢hotpaw2）。不担心镜像

我现在的主要问题是使用一首真正的歌曲，它看起来不像其他频谱分析仪。无论我演奏什么音乐，所有的东西都会被推到左边的高处。在应用窗口后，它似乎更符合节拍

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AU render回调仅返回所需复杂输入的真实部分。要使用复数FFT，您需要自己用零填充相等数量的虚部，并在需要时复制实部的元素。

这是有道理的，我在读了这篇文章后尝试过，结果仍然不正确。我在440Hz的声音文件中找到了镜像。因此，左边只剩下一个峰（如上图所示），左边有一个峰，右边有一个峰，中间有一个碗形。我编辑了我的答案，以显示我从AurioTouch2复制的代码。碗状结果对于严格实数输入的复杂FFT的全长结果是正确的，几乎没有高频内容。它应该是共轭对称的。因此，通常只绘制前半部分的两倍。幅度响应中的肠道形状也可能是矩形窗口的结果，而不是Von Hann或FFT的le中不完全是整数周期的正弦曲线上的其他窗口