前面有提到音频采样算法：
近段时间有不少朋友给我写过邮件，说了一些他们使用的情况和问题。
坦白讲，我精力有限，但一般都会抽空回复一下。
大多数情况，阅读一下代码就能解决的问题，
也是要尝试一下的。
没准，你就解决了呢？
WebRtc的采样算法本身就考虑到它的自身应用场景，
所以它会有一些局限性，例如不支持任意采样率等等。
而简洁插值的这个算法，
我个人也一直在使用，因为简洁明了，简单粗暴。
我自然也就没有进一步去细究采样算法，
当然网上还有不少开源的采样算法也是极其不错的。
一直也想抽时间再做一个兼顾简洁和质量的算法出来，不了了之。
最近一直在死磕傅里叶变换，网上的资源看了一箩筐。
徘徊到最后，毫无疑问FFTW3必须是你的首选，
从岁数性能以及使用的概率来说，当之无愧的王者。
当然也顺带整理一下，其他的一些FFT实现，各有优劣。
用于学习，作为参考资料也是不二之选。
有兴趣的小伙伴，可以参阅之.
https://github.com/cpuimage/StockhamFFT
https://github.com/cpuimage/uFFT
https://github.com/cpuimage/BluesteinCrz
https://github.com/cpuimage/fftw3
当然最佳的参考资料，还是fftw3,
我的这个git做了以下工作：
1.梳理调整目录结构
2.移除一些影响阅读调试，让人头大的宏定义
3.合并代码至fftw_api.c，移除一些不常用的代码
注意:未经过严格测试验证
也许这个git存在的意义在于方便众人阅读学习fftw的算法思路，
以及调试,扣代码等等诸如此类的行为。
所以有需要的同学可以，参考之。
回到本次的主题，
在以前做图像算法的时候，就一直在想一个问题，
是否可以利用傅里叶变换的特性进行图像的重采样呢？
这个一直是我心中的一个小石头，一直没放下。
从理论上来说，可行的，只是估计最终质量并不能保证。
最佳的尝试莫过于音频重采样，在很多时候，
我们经常需要对一个音频进行傅里叶变换，然后进行上采样或下采样的操作。
那是不是可以直接就在频域进行重采样呢？
这样的做法是不是质量就能有所保障呢？
事实证明，这是可行的。
经过简单试验，基于傅里叶变换的音频重采样算法就这样出炉了。
目前示例采用hsfft 这个开源傅里叶变换进行验证，
没有采用fftw3的原因也很简单，因为fftw3编译器来有点麻烦。
而hsfft的函数风格与fftw3类似，只是速度性能上不及fftw3而已。
这样也符合我的要求，真正应用的时候再使用fftw3替换之即可，
在验证思路的时候，没必要动用fftw3，
这也是我为什么使用简洁重采样的原因之一。
每个步骤都要有策略和方法，不必太过较真。
如果特定情况下需要，我也可以上matlab,python,delphi,c#,c++等等。
语言只是工具，关键还是思路和思想。
贴上主要代码：
#ifndef MIN
#define MIN(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))
#endif
void FFTResample(float *input, float *output, int sizeIn, int sizeOut) {
fft_t *fftin = (fft_t *) calloc(sizeof(fft_t), sizeIn);
fft_t *fftout = (fft_t *) calloc(sizeof(fft_t), sizeOut);
if (fftin == NULL || fftout == NULL) {
if (fftout)
free(fftout);
if (fftin)
free(fftin); return;
}
fft_real_object fftPlan = fft_real_init(sizeIn, 1);
fft_r2c_exec(fftPlan, input, fftin);
free_real_fft(fftPlan);
int halfIn = (sizeIn / 2) + 1;
int halfOut = (sizeOut / 2) + 1;
for (int i = 0; i < MIN(halfIn, halfOut); ++i) {
fftout[i].re = fftin[i].re;
fftout[i].im = fftin[i].im;
}
fft_real_object ifftPlan = fft_real_init(sizeOut, -1);
fft_c2r_exec(ifftPlan, fftout, output);
free_real_fft(ifftPlan);
float norm = 1.f / sizeIn;
for (int i = 0; i < sizeOut; ++i) {
output[i] = (output[i] * norm);
}
free(fftout);
free(fftin);
}
算法非常简单，用一句时髦的语言来描述这个算法，就是“多退少补“。
需要补课FFT的可以移步:
项目地址:
https://github.com/cpuimage/fftResample
采用Cmake编译即可，示例代码也很简洁。
不多做解释了~
以上，权当抛砖引玉。
若有其他相关问题或者需求也可以邮件联系俺探讨。
邮箱地址是:
[email protected]
原文地址：https://www.cnblogs.com/cpuimage/p/9270739.html