Iphone AurioTouch&；用于仪器调谐器的FFT

我正在尝试编写一个简单的调谐器（不，不是为了制作另一个调谐器应用程序），并且正在查看AurioTouch示例源代码（有人试过对这段代码进行注释吗？？）

我担心的是，在查看频域图时，aurioTouch实际上似乎工作得不太好。我在乐器上弹奏一个音符，我看不到一个有序的、小的、有一个弦峰的频率集合在音符的适当频率

有没有人使用aurioTouch足够了解底层代码是功能性的还是只是一个粗略的示例

我的其他选择是使用FFTW或KISS FFT。有人有这方面的经验吗

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谢谢。

FFT使用频率存储单元，存储单元频率宽度基于FFT参数。要找到一个频率，您需要以至少两倍于样本中最高频率的速率对其进行采样。然后找出两个周期之间的时间。如果不是一个纯频率，这当然会更困难。

极光触摸看起来很奇怪，因为频率轴是线性的。当x轴不是对数标度（传统上为log2）时，很难解释FFT输出

如果无法使用aurioTouch的整数FFT，请查看我的库：

它使用双精度，支持多种窗口类型，并实现（随着时间的推移，这将为您提供更稳定的光谱）

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@zaph，FFT计算的是真正的离散傅里叶变换。这是一种简单有效的算法，利用数字信号的逐位表示。

我使用Ooura FFT计算加速度计数据的FFT。我并不总是能得到正确的光谱。由于某些原因，Ooura FFT在所有频率上产生了完全错误的结果，其频谱量级为10^200

你想错了！！ 不是图书馆的错 无论库是否正确生成，您都在寻找一种在现实生活中很少实际存在的模式。只有电子产生的完美正弦波才会在频率图中出现均匀的半程离散“尖峰”。如果您不相信，请尝试在winamp或media player中启动“频谱分析器”可视化。这并不是电脑的错

真正的声波是复杂的动物 想象一下你脑海中的锯齿波或方波。在FFT甚至是真正的傅里叶变换中，波上那些尖锐的转折点看起来像是成吨的高次谐波。如果你曾经在示波器上看到过真正的“斯夸尔波/锯齿波”，或者甚至是由一个本应产生正弦波的仪器产生的“正弦波”，那么就在一个音符中观察一下所有尖锐的角落和缝隙（如果你没有示波器，就大胆地放大波形——放大的越多，看到的音符就越高）。是的，这些偏差都算作频率

在频谱分析中，有时很难区分一个音符和整个乐团之间的区别

但我只听到一个音符！ 那么耳朵是如何做到的呢？它考虑整个波形。然后你的下半脑向上半脑撒谎，说输入的是什么：一个音符，而不是一堆泛音

你不能完全做到这一点，但你可以通过“培训”来接近它

近似：构建一些智能 播放乐器上的音符并“保存”频率图。对几个频率范围内的注释执行此操作，或者更好的是对所有注释执行此操作

然后，通过将该工具保存的图形乘以2^（1/12）（或1/24表示1/4步等），插入注释以填补空白（1/2或1/4步）

找出如何将它们存储在快速搜索的数据结构（如BST或trie）中。只是它必须返回一个“这有多接近”分数。它还必须通过频率的比例来识别匹配，以防出现不同的音量

使用智能 下一次，当你想从那台仪器中寻找一个音符时，只要把“hear”频率图放到数据结构中就可以了。您可以记录几个产生不同波形的仪器并搜索它们。如果有背景音或多个音符，请选择最接近的匹配项。然后，如果你想识别其他音符，从取样的音符中减去找到的频率模式，然后冲洗，再重复

用你的声音是不行的。。。 如果你曾经试图通过对着吉他调谐器唱歌来调节自己，你就会知道调谐器并没有那么聪明。当然，有些乐器（语音esp）确实在音高上浮动，并产生不断变化的波形（即使没有人唱歌）

你想完成什么？ 对于一个“简单”的调谐器应用程序，你不必完全有这种幻想，但如果你不只是制作另一个调谐器应用程序，我猜你实际上想识别音符（例如，也许你想从收音机上的歌曲自动生成midi文件；-）

祝你好运。我希望你能找到一个能做这些垃圾的图书馆，而不必自己翻滚

编辑2017 请注意此网页：

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在这一页的下方，有各种风琴管的光谱分析。有很多很多的含义。如果你先用它们“训练”你的应用程序（就像告诉一个孩子，“单簧管的声音是这样的…”），这些都是可以检测到的——只要付出足够的努力——但是aurioTouch做得正确吗？此外，你还需要找出周期之间的时间。如果我做一个FFT，我就不用这么做了，FFT，你也提到过，是为我做的。我对FFT和音符的经验是，一个音箱会显示更高的值，这就是音符的基本频率。我假设所有的音符都有一个容易识别的基频，否则我们的耳朵会拒绝它们，因为它们是非关键的。频率BIB的宽度相当宽，因此它们不能准确地提供频率。FFT不是四次方