Audio 我是否试图使用FFT正确识别输入信号？

我正在尝试实现FFT，我想问一下我所做的是否正确。我正在使用GSL（GNU科学库）来实现FFT函数。我一直在阅读FFT的教程，但我仍然想请别人验证我的方向是否正确

以下是我通过网络材料提出的方法：

The input is a list of the amplitudes of a sin wave generated 
in audacity at 440Hz (A).  

The sample rate is 44100

# FFT points: 1024

有人能解释一下如何选择FFT点数吗？或者它是否重要。我可能忽略了它，但我似乎找不到选择这个号码的方法。
编辑：我认为将这个FFT窗口命名更合适，因为在样本上滑动一个1024点的窗口，以便找到频率

 bin size = 44100 / 1024 = 43.066

运行FFT后，我有另一个振幅列表，根据它们所在的位置，即检测到的频率，对吗？所以为了找到生成信号的频率，我想找到最高峰值

A bin is defined as a peak if and only if the bin has an amplitude greater than 
2 bins to the left and 2 bins to the right.

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该方法在获取输入信号频率方面是否正确？

单独使用FFT无法可靠地识别基音，因为基音可能不同于峰值频率。对于基音，您需要研究基音估计算法，其中一些算法使用FFT作为过程的一部分，但许多算法没有

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至于使用FFT进行频谱估计，FFT越长，频率上的FFT单元间距越近，如果所估计的频率在窗口期间是固定的，这一点很有用。

FFT窗口大小取决于您的需要，您没有告诉我们。它需要多精确？垃圾箱越小，越准确，也需要更多的数字运算。对不起，我需要它来识别别人声音的音调。我想这是需要实时完成的。