j在Android中从PCM数据转换FFT

我已经玩了一段时间了，我不知道我应该在这里做什么

我正在将PCM音频数据读入音频数据阵列：

 recorder.read(audioData,0,bufferSize);     //read the PCM audio data into the audioData array

我想使用Piotr Wendykier的JTransform库对PCM数据进行FFT，以获得频率

import edu.emory.mathcs.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;

目前，我有以下几点：

       DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(1024); // 1024 is size of array

for (int i = 0; i < 1023; i++) {
           a[i]= audioData[i];               
           if (audioData[i] != 0)
           Log.v(TAG, "audiodata=" + audioData[i] + " fft= " + a[i]);
       }
       fft.complexForward(a);

DoubleFFT\u 1D fft=新的DoubleFFT\u 1D（1024）；//1024是数组的大小
对于（int i=0；i<1023；i++）{
a[i]=音频数据[i]；
如果（音频数据[i]！=0）
Log.v（标记“audiodata=“+audiodata[i]”+“fft=“+a[i]）；
}
正向（a）的fft.complex；

我搞不懂怎么做，有人能给我一些建议吗？在这之后我需要进行任何计算吗

我相信我已经走远了，任何事情都将不胜感激

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Ben

如果您只是在输入波形中查找单一正弦音调的频率，则需要找到最大幅度的FFT峰值，其中：

Magnitude = sqrt(re*re + im*im)

这个最大幅值峰值的索引

i

将告诉您正弦曲线的近似频率：

Frequency = Fs * i / N

其中：

Fs = sample rate (Hz)
i = index of peak
N = number of points in FFT (1024 in this case)

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如果您正在查找音频输入（1D，实数据）的FFT，您是否应该使用1D实FFT？

是的，您需要使用realForward函数而不是complexForward函数，因为您传递的是实数组而不是复数组

编辑：

或者，您可以获取实部并执行复到复fft，如下所示：

double[]in=新的双精度[N]；
阅读
double[]fft=新的double[N*2]；
对于（int i=0；i

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我尝试将结果与matlab进行比较，但我没有得到相同的结果。。。（震级）

由于我花了几个小时来实现这一点，这里有一个完整的Java实现：

import org.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;

public class FrequencyScanner {
    private double[] window;

    public FrequencyScanner() {
        window = null;
    }

    /** extract the dominant frequency from 16bit PCM data.
     * @param sampleData an array containing the raw 16bit PCM data.
     * @param sampleRate the sample rate (in HZ) of sampleData
     * @return an approximation of the dominant frequency in sampleData
     */
    public double extractFrequency(short[] sampleData, int sampleRate) {
        /* sampleData + zero padding */
        DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(sampleData.length + 24 * sampleData.length);
        double[] a = new double[(sampleData.length + 24 * sampleData.length) * 2];

        System.arraycopy(applyWindow(sampleData), 0, a, 0, sampleData.length);
        fft.realForward(a);

        /* find the peak magnitude and it's index */
        double maxMag = Double.NEGATIVE_INFINITY;
        int maxInd = -1;

        for(int i = 0; i < a.length / 2; ++i) {
            double re  = a[2*i];
            double im  = a[2*i+1];
            double mag = Math.sqrt(re * re + im * im);

            if(mag > maxMag) {
                maxMag = mag;
                maxInd = i;
            }
        }

        /* calculate the frequency */
        return (double)sampleRate * maxInd / (a.length / 2);
    }

    /** build a Hamming window filter for samples of a given size
     * See http://www.labbookpages.co.uk/audio/firWindowing.html#windows
     * @param size the sample size for which the filter will be created
     */
    private void buildHammWindow(int size) {
        if(window != null && window.length == size) {
            return;
        }
        window = new double[size];
        for(int i = 0; i < size; ++i) {
            window[i] = .54 - .46 * Math.cos(2 * Math.PI * i / (size - 1.0));
        }
    }

    /** apply a Hamming window filter to raw input data
     * @param input an array containing unfiltered input data
     * @return a double array containing the filtered data
     */
    private double[] applyWindow(short[] input) {
        double[] res = new double[input.length];

        buildHammWindow(input.length);
        for(int i = 0; i < input.length; ++i) {
            res[i] = (double)input[i] * window[i];
        }
        return res;
    }
}

import org.jtransforms.fft.DoubleFFT\u 1D；
公共类频率扫描器{
私人双[]窗口；
公共频率扫描仪（）{
窗口=空；
}
/**从16位PCM数据中提取主频。
*@param sampleData包含原始16位PCM数据的数组。
*@param sampleRate采样数据的采样率（以HZ为单位）
*@返回样本数据中主频的近似值
*/
公共双提取频率（短[]采样数据，int-sampleRate）{
/*采样数据+零填充*/
DoubleFFT_1D fft=新的DoubleFFT_1D（sampleData.length+24*sampleData.length）；
double[]a=新的double[（sampleData.length+24*sampleData.length）*2]；
System.arraycopy（applyWindow（sampleData），0，a，0，sampleData.length）；
fft.realfroward（a）；
/*找到峰值大小及其指数*/
double maxMag=double.NEGATIVE_无穷大；
int maxInd=-1；
对于（int i=0；imaxMag）{
maxMag=mag；
maxInd=i；
}
}
/*计算频率*/
返回（双）取样器*maxInd/（a.length/2）；
}
/**为给定大小的样本构建汉明窗口过滤器
*看http://www.labbookpages.co.uk/audio/firWindowing.html#windows
*@param size将为其创建筛选器的样本大小
*/
专用窗口（整数大小）{
if（window！=null&&window.length==size）{
返回；
}
窗口=新的双[尺寸]；
对于（int i=0；i

FrequencyScanner

将返回呈现样本数据中主频的近似值。 它对它的输入应用一个函数，以允许从音频流中传入任意样本。 精度是通过在进行FFT变换之前对样本数据进行内部零填充来实现的。 （我知道有更好、更复杂的方法可以做到这一点，但填充方法足以满足我的个人需求）

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我根据220hz和440hz的参考声音创建的原始16位PCM样本进行测试，结果匹配。

对不起，我应该说complexForward的功能：计算复杂数据的1D正向DFT，将结果保留在a中。复数按顺序存储为两个双值：实部和虚部，即输入数组的大小必须大于或等于2*n。输入数据的物理布局必须如下所示：a[2*k]=Re[k]，a[2*k+1]=Im[k]，0给我举个例子……这听起来很像我正在尝试做的。但是，我不确定如何从变换中得到实值和虚值。我也不确定是否应该使用DoubleFFT_1D类？与DoubleFFT_2D类或FloatFFT_1D类等不同，您只需要对音频进行1D FFT（2D FFT通常用于图像等2D数据）。从你在上面的问题中所说的，听起来像是实数和imag分量是交错的，所以bin i在索引2*i处有实数分量，在索引2*i+1处有imag分量。谢谢Paul，太好了，有几件事我不明白。。。我是否像这样向前传递fft.complexForward（audioData）；？如果我这样做了，它会操纵数组吗？它没有返回类型。谢谢我不熟悉这个具体的FFT但是