对脑电信号进行FFT的Android理解代码

我一直在试图找到一个库，可以在Android中对一些EEG信号执行FFT（快速傅立叶变换）

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在Geobits的帮助下，我终于找到了可以帮助我对EEG信号进行FFT的方法。但是我很难弄清楚代码到底是如何工作的。我想知道浮点数组x和y的用途，也许还有一个例子可以帮我一点忙。

fft应该返回一系列复数（可以是直角坐标，也可以是极坐标：相位和幅值），用于特定的频率范围

我还在研究表达式，但我敢打赌x和y数组是复数的实（x）和虚（y）分量，它们是转换的结果

这两个分量的平方和的绝对值应为每个频率下谐波分量的幅值（转换为极坐标）

如果相位对您的应用很重要，请记住FFT（与任何相量一样）可以是正弦参考或余弦参考。然而，我相信正弦是标准

见：

由于FFT对周期波形的谐波分解产生的无限级数进行了截断近似，因此可以使用任何周期波形来测试代码的功能

例如，方波应易于复制，且具有众所周知的谐波系数。数据集的分辨率将决定您可以计算的谐波数量（大多数fft算法最好使用长度等于二次方的数据集，并且是您想要使用的最长频率的整数波长的数量）

方波系数应为基频的奇数倍，其大小与谐波的阶数成反比

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谢谢@Geobits我现在就看一下。但我是一名计算机系学生，不熟悉FFT，所以很难把算法弄清楚，如果你只想执行FFT，你不需要真正理解它。如果你想真正理解它，试试看。我只是对公共类FFT和公共无效FFT（double[]x，double[]y）的作用感到困惑？那么n，m，x和y的值代表什么呢？啊，你可能想读一读。构造函数中的

int n

应该是您想要的窗口大小（基本上是样本数、控制精度等）。x/y看起来像是对应于实部/虚部。