我要分析在持续的基础（不只是一个剪断或预先录制的样品）上MIC音频和显示频率的曲线，并筛选出的音频的某些方面。 是iPhone足够强大是什么？ 我怀疑，答案是是的，鉴于谷歌和iPhone语音识别，Shazaam等音乐识别应用程序，和吉他调谐器应用程式在那里。 不过，我不知道我会要处理什么限制。
任何人玩弄这个领域？
Answer 1:
苹果的示例代码aurioTouch有FFT的实现。
Answer 2:
我见过做一些音乐/语音识别的应用程序需要连接到互联网，所以这是非常有可能的是，这些只是让某种音频特征的计算，并通过HTTP发送这些功能做服务器上的认可。
在任何情况下，频率图和滤波之前已经在较低的CPU十几年前完成。 而iPhone应该是没有问题的。
Answer 3:
“足够快”可能是您（或您的客户）的期望你有多少频率分辨率寻找功能，您的基本采样率。
N点FFT为N *的log 2（N）计算的顺序，所以如果你没有足够的MIPS做，减少N是特许你的潜在领域。
在许多应用中，采样率是不可转让的，但如果是，这将是另一种可能性。
Answer 4:
我做了现场计算FFT的应用
http://www.itunes.com/apps/oscope
你可以找到我的代码为FFT GitHub上（虽然这是一个有点粗糙）
http://github.com/alexbw/iPhoneFFT
苹果新的iPhone OS 4.0 SDK允许内置的“加速”库中的FFT的计算，所以我肯定会开始与新的操作系统的工作，如果它是你的应用程序的功能的核心部分。
Answer 5:
你不能用C语言编写到您的应用程序只是口FFT代码...还有就是浮点运算复杂拇指编译器选项。 你需要把它放在手臂模式
文章来源: iPhone: CPU power to do DSP/Fourier transform/frequency domain?
