首先，我对 DSP 很陌生，所以请原谅我没有理解任何基本概念。
我正在使用一个 iOS 应用程序，该应用程序依赖于模拟音频插孔的输入，同时通过输出（耳机等）监控信号。不幸的是，由于输出和输入引线的接近，iOS 设备在足够大的音量下会遭受串扰。
iOS 上的 Garageband 提供了一种称为“串扰预防”的功能，用于通过其放大器建模来监控吉他音频播放。我不知道他们是如何做到的，但这是我想在我的应用程序中做的事情。
我可以访问输出信号，并且无论如何我对输入信号执行 FFT（以执行频谱噪声门控），所以任何使用傅立叶变换的东西都可能很好，因为我正在执行该操作。我很难找到任何解决方案，因为 DSP 对我来说很新。
如果我理解正确，您要达到的目标通常称为Acoustic Echo Cancellation。在许多情况下，可以有效地使用所谓的自适应滤波算法，例如（归一化）最小均方 ([N]LMS) 算法。在这种情况下，我真的可以推荐 Widrow 和 Stearns 的书Adaptive Signal Processing。我相信您会在互联网上找到许多现成的 (N)LMS 算法实现来进行试验。（注意滤波器阶数 - 它需要足够高以捕捉串扰路径的长度。）
此外，正如您提到的您已经在频域工作，您可以查看称为（您猜对了）频域 LMS算法的算法。它们通过所谓的块 LMS算法源自经典的 LMS 算法。在这种情况下，我真的很喜欢 Shynk 的论文：Frequency-domain and multirate Adaptive filtering。
自从我结束这个项目已经有好几年了，所以我想我会重新审视我自己的问题，以防有人遇到同样的问题。
在 iOS 设备上消除串扰的主要因素看似简单；将您的音频样本反转到另一个音频通道（将您的正常音频播放到左声道，播放相同的音频但反转到右声道）。
两个声道听起来完全一样，但在输出到扬声器/耳机/等之前会消除音频硬件中的大量串扰。这将使该应用程序本质上是单声道的，但要付出一定的代价来看看它的工作情况。
然而，这不会消除所有的串扰。可能仍然需要软件解决方案。