各种算法真是太多了，我只求怎么用，真的一点也不想知道其内部原理。很多文件把内部原理和理解说的很通透，但最后我却仍然不知道怎么用！很简单，告诉我这个函数的各个参数是什么，返回值都是啥意思就ok了，怎么就这么难？

构造FFT

我们以iOS vDSP中vDSP_fft_zrip为例，其第一个参数需要使用vDSP_create_fftsetup来构造设置选项。

void vDSP_fft_zrip(FFTSetup __Setup, const DSPSplitComplex *__C, vDSP_Stride __IC, vDSP_Length __Log2N, FFTDirection __Direction);

FFTSetup vDSP_create_fftsetup(vDSP_Length __Log2n, FFTRadix __Radix);

注意，并不是所有DSP库都会提供fft的构建选项，很多都是内置了默认Radix为2，所以使用时，直接传入需要变换的信号即可，如python的scipy.fft(signal)。

vDSP_create_fftsetup使用解释：

• 第一个参数：信号的最大长度，要求必须是2的n次方或2的n次方的倍数，比如radix3就是(3*2**Log2n)。实际信号的长度可以小于这个值, 但必须是2的n次方
• 第二个参数：fft的基数，基数越大，速度越快，但对硬件要求越高
• 返回值：这是一个用于在fft计算过程中使用的数据结构，它的构建效率比较低，因此建议初始化一次，多个fft共用，取最长的信号长度即可。

vDSP_fft_zrip使用解释：

• 第一个参数：setup，参见上文
• 第二个参数：信号的复数形式表示，如何转换为复数，见下图，参照：https://developer.apple.com/documentation/accelerate/data_packing_for_fourier_transforms

• 第三个参数：步长，就是从第二个参数(信号)每隔几个读取一次，交叉存储的数据结构，性能较低。所以一般都是顺序存储，步长为1。
• 第四个参数：信号长度
• 第五个参数：方向。正向(时域转频域)或反向(频域转时域)

• 输出：第二个参数为inout类型，因此输出也是存储在第二个参数中。输出的是频域的复数表示。

• fft输出解释：(这里的n为信号长度)
  1. 复数索引0，实部为DC(时域值的和 * 2)，虚部为0
  2. 复数索引从1到n/2, 包含频域值
  3. 复数索引n/2+1为Nyquist部分，实部为余弦分量系数，虚部为0
  4. 剩余的部分为第二部分的共轭（镜像）
• vDSP_fft_zrip输出解释：(注意这里的n为信号长度的一半,即复数形式长度)
  1. 复数索引0，DC的虚部填上了Nyquist的实部
  2. 复数索引从1到n, 记录了频域值

• 输出的使用：
  1. 功率（能量）计算：magnitude[i] = sqrt(real[i] * real[i] + imag[i] * imag[i]), 可以用来表示信号能量强度
  2. 频率计算：
     • i=0为直流分量，即0HZ量，后面从第二个复数开始，频率为0+频谱分辨率,每隔一个加一次。
     • 频谱分辨率deltaF=采样率/n
     • frequency = deltaF * i
  3. 幅度计算: a = sqrt(real[i] * real[i] + imag[i] * imag[i]) / (n * 2)