Java 平差FFT图（处理）

我试图在处理过程中制作一个音乐可视化工具，并不是说这一部分非常重要，我使用的是通过极小值的快速傅里叶变换。它工作得很好（读取数据），但在左（低音）端有一个很大的尖峰。“平衡”这个问题的最佳方法是什么？
我的源代码是，如果你想看看的话

提前感谢，

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-tlf

您展示的频谱看起来相当典型，是一种复杂的音乐声音，在低频段有一个复杂的部分，但低频段也有一些清晰的谐波。事实上，这些谐波非常明显。。。一般来说，音乐是复杂的。例如，有时，如果一支笛子演奏的是一个清晰的音符，一个人会得到一个或两个美妙的峰值，但更常见的是，瞬变和敲击声会导致非常复杂的频谱，尤其是在低频率下

与视频直接比较，我觉得视频有点奇怪。我的猜测是，他们显示的频谱要么是远离零的频谱的一小部分的放大，要么只是基于音乐的图形算法，但与实际频谱不符。也就是说，如果你真的想让某个东西看起来与这段视频非常相似，你需要的不仅仅是光谱，尽管光谱可能是一个很好的起点。这里有几点需要注意：
1） 有一个突出的峰值，偶尔出现在单词anchor的“N”上方。音频中的单个主峰应清晰，近似纯音。
2） 偶尔会有另一个峰值随该峰值的时间变化，这通常是第二个峰值是谐波的标志，但很多时候第二个峰值不在那里。

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3） 奇怪行为的一个好例子是2:26。这一次只是在一点激光声音效果之后，然后基本上有一个相当嘶嘶的声音。嘶嘶声应该是没有峰值的广谱声音，通常加权到较低的频率。但是，在2:26，在“N”上方只有一个大的峰值，没有其他任何东西。

结果是，我要做的是将数据乘以

Math.log（i+2）/3

其中，

i

是被引用数据的索引，从左侧开始索引为零（bass）。

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您可以在上下文中看到这一点

这可能是由于您的信号中存在直流偏移。尝试在时域中减去信号的平均值（即，在进行fft之前，取波形的原始部分，将所有值相加，除以N，然后从波形中的每个点减去该值…然后进行fft）。嗯。什么？对不起，我不知道那是什么意思。XD如果有帮助的话，我还编辑了我的问题以包含我的代码。仔细查看您的数据，如果大峰值仅在最末端（即，零频率），只需忽略它（例如，将其设置为零）。这一点对应于数据的平均值，这可能不是您在绘图中所追求的。这是FFT的数学定义的结果，但很少有人真正关心它。基本上，我有一些看起来像的东西，我试图让它看起来像。我可以忽略第一件事吗？不。我以为这只是第一点。稍后我会尝试写一个更详细的答案，但现在不得不放弃。同时，我在你的问题中加入了你的情节（因为我想你不能用低重复率），但它的信息非常丰富，所以请围绕它写一些解释性的文字。有趣的。。。好吧，谢谢你。我也觉得有点不对劲，但我不太清楚这些东西到底是如何工作的，所以不能确定。把这个标记为说它实际上不是光谱的答案。弄清楚他们在这里到底做了什么将是一个有趣的问题。我想到的另一个选择是：1）翻转频谱，使较低的频率位于右侧，更有趣的是，2）缩放振幅，使较高的频率获得更大的权重（例如，将FFT振幅乘以

f

，或者可能是在较大的f处变平的某个东西，如调整后的

log（f）

或sigmoidal）我试着做一个日志，但没能让它工作。我可能会再试一次，因为它看起来真的应该。我找到了日志！（无论如何，足够接近了）：D