cuFFT: フーリエ変換で雑音を消す
フーリエ変換(Fourier Transform)は信号処理/解析のド定番。
周期を持ったあらゆる波は異なる周波数のサイン波の重ね合わせで作り出すことができ、与えられた波形から、その成分(サイン波)を割り出すのがフーリエ変換、CUDAにはフーリエ変換ライブラリ: cuFFT が入ってます。軽く使ってみましょうね。
まず入力波を作ります。350,400,450Hzのサイン波を重ね合わせ、さらに一様乱数で生成したノイズを乗せましょう。
const size_t N = 44100U; // データ数(44.1kHzサンプリングでの1秒分) vector<float> signal(N); vector<float> h_in(N); // 振幅 ±2 のホワイト・ノイズ mt19937 mt; uniform_real_distribution<float> rnd(-2.0f, 2.0f); // 350,400,450Hzのサイン波にノイズを乗せる float omega = 2.0f * 3.1416f / N; for ( unsigned int i = 0; i < N; ++i ) { signal[i] = sinf(omega * 350.0f * (float)i) * 1.0f + sinf(omega * 400.0f * (float)i) * 0.8f + sinf(omega * 450.0f * (float)i) * 0.6f ; h_in[i] = signal[i] + rnd(mt); }
こんなのができました。'赤'はサイン波の合成、それにノイズを乗せたのが'青'です。
この(ノイズまみれの)信号にフーリエ変換を施します。
// device-memoryの確保(入/出力兼用) float* d_real = nullptr; cudaMalloc(&d_real, N*sizeof(float)); float2* d_cplx = reinterpret_cast<float2*>(d_real); // フーリエ変換 cudaMemcpy(d_real, h_in.data(), N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cufftHandle plan_f; cufftPlan1d(&plan_f, N, CUFFT_R2C, 1); // Real to Complex (forward) cufftExecR2C(plan_f, d_real, d_cplx); vector<float2> h_mid(N/2); // スペクトル(フーリエ変換の結果) cudaMemcpy(h_mid.data(), d_cplx, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
変換結果がコレ。
350,400,450に大きなピークが見られますね。ノイズは様々な周波数の波がちょっとずつ重なったものなのでグラフの底に貼りつく'モジョモジョ'した部分に現れます。
で、このデータから300Hz以下と500Hz以上の部分をばっさり削ってしまいます。帯域フィルタ(band-pass filter)ってやつです。
// band-pass filter // 300Hz以下/500Hz以上の信号をカットする cudaMemset(d_cplx , 0, 300U * sizeof(float2)); cudaMemset(d_cplx+500U, 0, (N/2-500U) * sizeof(float2));
よーするに邪魔なノイズ成分の多くを削り取ったことになります。
しかるのち逆フーリエ変換をかけて、周波数軸から時間軸に戻します。
// 逆フーリエ変換 cufftHandle plan_i; cufftPlan1d(&plan_i, N, CUFFT_C2R, 1); // Complex to Real (inverse) cufftExecC2R(plan_i, d_cplx, d_real); // 結果の出力 vector<float> h_out(N); cudaMemcpy(h_out.data(), d_real, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
結果がコレ。ノイズが消えました♪
コチラ↓が全コード:
/* * Noise Reduction with cuFFT */ #include <cuda_runtime.h> #include <cufft.h> #include <iostream> #include <random> #include <vector> #include <cmath> using namespace std; int main() { const size_t N = 44100U; // データ数(44.1kHzサンプリングでの1秒分) vector<float> signal(N); vector<float> h_in(N); // 振幅 ±2 のホワイト・ノイズ mt19937 mt; uniform_real_distribution<float> rnd(-2.0f, 2.0f); // 350,400,450Hzのサイン波にノイズを乗せる float omega = 2.0f * 3.1416f / N; for ( unsigned int i = 0; i < N; ++i ) { signal[i] = sinf(omega * 350.0f * (float)i) * 1.0f + sinf(omega * 400.0f * (float)i) * 0.8f + sinf(omega * 450.0f * (float)i) * 0.6f ; h_in[i] = signal[i] + rnd(mt); } // device-memoryの確保(入/出力兼用) float* d_real = nullptr; cudaMalloc(&d_real, N*sizeof(float)); float2* d_cplx = reinterpret_cast<float2*>(d_real); // フーリエ変換 cudaMemcpy(d_real, h_in.data(), N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cufftHandle plan_f; cufftPlan1d(&plan_f, N, CUFFT_R2C, 1); // Real to Complex (forward) cufftExecR2C(plan_f, d_real, d_cplx); vector<float2> h_mid(N/2); // スペクトル(フーリエ変換の結果) cudaMemcpy(h_mid.data(), d_cplx, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); // band-pass filter // 300Hz以下/500Hz以上の信号をカットする cudaMemset(d_cplx , 0, 300U * sizeof(float2)); cudaMemset(d_cplx+500U, 0, (N/2-500U) * sizeof(float2)); // 逆フーリエ変換 cufftHandle plan_i; cufftPlan1d(&plan_i, N, CUFFT_C2R, 1); // Complex to Real (inverse) cufftExecC2R(plan_i, d_cplx, d_real); // 結果の出力 vector<float> h_out(N); cudaMemcpy(h_out.data(), d_real, N*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost); cout << "signal, noised, processed, spectrum" << endl; for ( unsigned int i = 0; i < 500; ++i ) { cout << signal[i] << ',' << h_in[i] << ',' << h_out[i]/N << ',' << cuCabsf(h_mid[i]) << endl; } cudaFree(d_real); cufftDestroy(plan_f); cufftDestroy(plan_i); }
(original: 2015-05-21 #36 #37)