git.sesse.net Git - kdenlive/blob - src/lib/audio/fftCorrelation.cpp

   1 /*
   2 Copyright (C) 2012  Simon A. Eugster (Granjow)  <simon.eu@gmail.com>
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   6 it under the terms of the GNU General Public License as published by
   7 the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
   8 (at your option) any later version.
   9 */
  10
  11 #include "fftCorrelation.h"
  12
  13 extern "C"
  14 {
  15 #include "../external/kiss_fft/tools/kiss_fftr.h"
  16 }
  17
  18 #include <QTime>
  19 #include <iostream>
  20 #include <algorithm>
  21
  22 void FFTCorrelation::correlate(const int64_t *left, const int leftSize,
  23                                const int64_t *right, const int rightSize,
  24                                float **out_correlated, int &out_size)
  25 {
  26     QTime t;
  27     t.start();
  28
  29     float leftF[leftSize];
  30     float rightF[rightSize];
  31
  32     // First the int64_t values need to be normalized to floats
  33     // Dividing by the max value is maybe not the best solution, but the
  34     // maximum value after correlation should not be larger than the longest
  35     // vector since each value should be at most 1
  36     int64_t maxLeft = 0;
  37     int64_t maxRight = 0;
  38     for (int i = 0; i < leftSize; i++) {
  39         if (labs(left[i]) > maxLeft) {
  40             maxLeft = labs(left[i]);
  41         }
  42     }
  43     for (int i = 0; i < rightSize; i++) {
  44         if (labs(right[i]) > maxRight) {
  45             maxRight = labs(right[i]);
  46         }
  47     }
  48
  49
  50     // One side needs to be reverted, since multiplication in frequency domain (fourier space)
  51     // calculates the convolution: \sum l[x]r[N-x] and not the correlation: \sum l[x]r[x]
  52     for (int i = 0; i < leftSize; i++) {
  53         leftF[leftSize-1 - i] = double(left[i])/maxLeft;
  54     }
  55     for (int i = 0; i < rightSize; i++) {
  56         rightF[i] = double(right[i])/maxRight;
  57     }
  58
  59     // Now we can convolve to get the correlation
  60     convolute(leftF, leftSize, rightF, rightSize, out_correlated, out_size);
  61
  62     std::cout << "Correlation (FFT based) computed in " << t.elapsed() << " ms." << std::endl;
  63 }
  64
  65 void FFTCorrelation::convolute(const float *left, const int leftSize,
  66                                const float *right, const int rightSize,
  67                                float **out_convolved, int &out_size)
  68 {
  69     QTime time;
  70     time.start();
  71
  72
  73     // To avoid issues with repetition (we are dealing with cosine waves
  74     // in the fourier domain) we need to pad the vectors to at least twice their size,
  75     // otherwise convolution would convolve with the repeated pattern as well
  76     int largestSize = leftSize;
  77     if (rightSize > largestSize) {
  78         largestSize = rightSize;
  79     }
  80
  81     // The vectors must have the same size (same frequency resolution!) and should
  82     // be a power of 2 (for FFT).
  83     int size = 64;
  84     while (size/2 < largestSize) {
  85         size = size << 1;
  86     }
  87
  88     kiss_fftr_cfg fftConfig = kiss_fftr_alloc(size, false, NULL,NULL);
  89     kiss_fftr_cfg ifftConfig = kiss_fftr_alloc(size, true, NULL,NULL);
  90     kiss_fft_cpx leftFFT[size/2];
  91     kiss_fft_cpx rightFFT[size/2];
  92     kiss_fft_cpx correlatedFFT[size/2];
  93
  94
  95     // Fill in the data into our new vectors with padding
  96     float leftData[size];
  97     float rightData[size];
  98     *out_convolved = new float[size];
  99
 100     std::fill(leftData, leftData+size, 0);
 101     std::fill(rightData, rightData+size, 0);
 102
 103     std::copy(left, left+leftSize, leftData);
 104     std::copy(right, right+rightSize, rightData);
 105
 106     // Fourier transformation of the vectors
 107     kiss_fftr(fftConfig, leftData, leftFFT);
 108     kiss_fftr(fftConfig, rightData, rightFFT);
 109
 110     // Convolution in spacial domain is a multiplication in fourier domain. O(n).
 111     for (int i = 0; i < size/2; i++) {
 112         correlatedFFT[i].r = leftFFT[i].r*rightFFT[i].r - leftFFT[i].i*rightFFT[i].i;
 113         correlatedFFT[i].i = leftFFT[i].r*rightFFT[i].i + leftFFT[i].i*rightFFT[i].r;
 114     }
 115
 116     // Inverse fourier tranformation to get the convolved data
 117     kiss_fftri(ifftConfig, correlatedFFT, *out_convolved);
 118     out_size = size;
 119
 120     // Finally some cleanup.
 121     kiss_fftr_free(fftConfig);
 122     kiss_fftr_free(ifftConfig);
 123
 124     std::cout << "FFT convolution computed. Time taken: " << time.elapsed() << " ms" << std::endl;
 125 }