Ios 如何获得频率量级的FFT结果？

我使用以下代码（基于苹果的audioRouch示例）：

在最简单的-1Hz正弦波上计算FFT（上移1个单位）：

Float32 wavereq=1.0；
int samplesCount=1024；
浮动32个样本秒=1000//采样率
Float32 dt=1/样本秒；
Float32 sd=M_PI*2.0*WaveReq；
FFTHelper*mFFTHelper=新FFTHelper（样本计数）；
Float32 NyquistMaxFreq=samplesPerSecond/2.0；
Float32 fftDataSize=样本计数/2.0；
Float32*sinusoidOriginal=（Float32*）malloc（sizeof（Float32）*样本计数）；
Float32*outFFTData=（Float32*）malloc（sizeof（Float32）*fftDataSize）；
// 2. 生成sin样本：
对于（int i=0；iComputeFFT（原始，输出数据）；
对于（int i=0；i

我得到的结果是：

黑线是FTT的绘图仪结果，以其频率水平放置。 DC值（左侧第一条黑线）看起来正常，正确表示y=sin（x）+1垂直偏移

但是为什么代表窦房结方程中唯一频率的第二条黑线，没有幅值=1，也没有精确地保持在1Hz？

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有人能给我指一下vDSP函数，将FFT结果从输入信号转换成幅度单位吗？

简短回答：

你似乎在使用我在这里回答的代码： 很好，但是：

你无法在你的信号中避免这些额外的频率

你产生的信号（正弦波）是一个无限信号。 若你们“裁剪它”并且“只使用一段信号”，它会在两端引入“削波噪声”

但是，您可以通过在FFT之前获取更大的输入块来最小化噪声。Accelerate框架提供了一些良好且简单的窗口功能。（例） 另外-使用较大的输入块。输入越大，频率检测越精确

请参阅，谷歌：光谱泄漏，窗口功能

void FFTHelper::ComputeFFT(Float32* inAudioData, Float32* outFFTData)
{
    if (inAudioData == NULL || outFFTData == NULL) return;

    // Generate a split complex vector from the real data
    vDSP_ctoz((COMPLEX *)inAudioData, 2, &mDspSplitComplex, 1, mFFTLength);

    // Take the fft and scale appropriately
    vDSP_fft_zrip(mSpectrumAnalysis, &mDspSplitComplex, 1, mLog2N, kFFTDirection_Forward);
    vDSP_vsmul(mDspSplitComplex.realp, 1, &mFFTNormFactor, mDspSplitComplex.realp, 1, mFFTLength);
    vDSP_vsmul(mDspSplitComplex.imagp, 1, &mFFTNormFactor, mDspSplitComplex.imagp, 1, mFFTLength);

    // Zero out the nyquist value
    mDspSplitComplex.imagp[0] = 0.0;

    // Complex vector magnitudes squared; single precision.
    // Calculates the squared magnitudes of complex vector A.
    vDSP_zvmags(&mDspSplitComplex, 1, outFFTData, 1, mFFTLength);

}

    Float32 waveFreq            = 1.0;
    int     samplesCount        = 1024;
    Float32 samplesPerSecond    = 1000;        //sample rate
    Float32 dt = 1 / samplesPerSecond;
    Float32 sd = M_PI * 2.0 * waveFreq;

    FFTHelper *mFFTHelper = new FFTHelper(samplesCount);

    Float32 NyquistMaxFreq  = samplesPerSecond/2.0;
    Float32 fftDataSize     = samplesCount/2.0;

    Float32 *sinusoidOriginal = (Float32 *)malloc(sizeof(Float32) * samplesCount);
    Float32 *outFFTData = (Float32 *)malloc(sizeof(Float32) * fftDataSize);

    // 2. Generate sin samples:
    for (int i = 0; i < samplesCount; i++) {

        Float32 x = dt * i;
        sinusoidOriginal[i] = sin(sd * x) + 1;
        [originalPlot addVector2D:GLVector2DMake(x, sinusoidOriginal[i])];
    }

    mFFTHelper->ComputeFFT(sinusoidOriginal, outFFTData);

    for (int i = 0; i < fftDataSize; i++) {

            Float32 hz = ((Float32)i / (Float32)fftDataSize) * NyquistMaxFreq;
            GLfloat mag = outFFTData[i];
            [fftPlot addVector2D:GLVector2DMake(hz, 0)];
            [fftPlot addVector2D:GLVector2DMake(hz, mag)];

    }