我正在為數字信號處理撰寫信號源，并發現了奇怪的行為。這是代碼：
float complex *output = malloc(sizeof(float complex) * 48000);
FILE *f = fopen("test_signal.cf32", "wb");
int64_t freq = -3355;
float phase_increment = 2 * (float) M_PI * (float) freq / 48000;
float phase = 0.0F;
for (int i = 0; i < 150 * 5; i ) {
for (int j = 0; j < 9600; j ) {
output[j] = cosf(phase) sinf(phase) * I;
phase = phase_increment;
}
fwrite(output, sizeof(float complex), 9600, f);
}
fclose(f);
它將創建一個復雜信號從中心偏移 -3355hz 的檔案。所以當我在這個檔案上運行 FFT 時，我期望一個信號在 -3355hz。由于量化，該數字周圍有一些較小的頻率分布。但實際上我得到以下資訊：
在 50 秒左右有一個非常顯著的頻率跳躍（~2000hz）。
有誰知道為什么？
我的實驗表明：
- 使用 double 作為
phase幫助 - 將引數從 -2pi 減少到 2pi 有幫助
- 蘋果M1和樹莓派一樣跳
phase論點似乎沒有溢位- 有趣的閱??讀https://randomascii.wordpress.com/2014/10/09/intel-underestimates-error-bounds-by-1-3-quintillion/但不太可能導致頻率突然跳躍
uj5u.com熱心網友回復：
一旦phase變得足夠大，它的增量就會通過浮點舍入來量化，也許足以使舍入到最接近的舍入到甚至尾數的平局不會平衡，而是意味著你始終推進階段更少。參見維基百科關于單精度 IEEE 浮點數的文章
值限制為 4 個有效數字的以 10 為底的類比101.2 0.111只會上升到101.3，而不是101.311。（計算機使用二進制浮點數，所以實際上像 101.125 這樣的東西在 101.1 不是的地方完全可以表示。）
我懷疑這就是正在發生的事情。您不會溢位到 Inf，但鑒于 a 的相對精度有限float，將一個小數添加到一個巨大的數字最終不會移動它：最接近的可表示浮點數phase phase_increment將是原始的phase.
測驗這個假設的一種快速方法是使用double phase（不做任何其他更改），看看它是否移動了你獲得頻率步長的點。（要大得多，可能超過了你所產生的東西）。
（哦，剛剛注意到您已經這樣做了，并且確實有所幫助。如果您的意思是它完全消除了問題，那么可能就是這樣。）
您仍然可以保持單精度sinf和cosf，盡管更改它們將是另一件事：正如@Weather Vane 指出的那樣，一些sin實作在范圍縮小方面失去了顯著的精度。但是您會期望這是一個更嘈雜的信號，而不是頻率的一致變化（這將需要相位的比例因子。）
您也可以讓它運行更長時間，float看看您是否會進一步降低頻率，或者一直更改為 DC（恒定相位，頻率 = 0）。
或者使用float手動展開，使您有兩個計數器偏移，phase_increment并且每個計數器遞增2*phase_increment。因此，與添加內容的相對大小phase并沒有變得如此極端。但是，它們仍然會達到相同的絕對量級，相對于原始量級來說很大phase_increment，所以仍然會有一些舍入。
我不知道是否有更好的策略來生成復雜的正弦波，我只是想解釋你所看到的行為。
對于此方法的性能sincosf，如果您的編譯器沒有優化您的呼叫，您可能希望同時計算這兩個值。（并希望通過呼叫 SIMD 自動矢量化sincosf。）
uj5u.com熱心網友回復：
您觀察到的是浮點精度問題。浮點數的精度隨幅度而降低。
幸運的是，對于相位或類似的角度值，有一個簡單的解決方法，將值包裹在 2π 周圍，這樣幅度永遠不會太大。
在你之后添加以下代碼phase = phase_increment;，看看是否有幫助。
if( phase < (float)( 2.0 * M_PI ) )
continue;
phase -= (float)( 2.0 * M_PI );
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