Java 为什么fft输出为每个声音输入提供相似的数据？

我试图得到一个预录声音的FFT结果，它被保存为.wav文件

对于我的FFT，我使用了FFT和发布的复数类（FFT）和（复数）

这是我现在拥有的代码，当我检查输出文件时，每个录音的值几乎相似。为什么呢

                    double [] fftdata;
                    File file;
                    file = new File(AudioSavePathInDevice);
                    File file2;
                    file2 = new File(Environment.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/" + number + "FFTvalues.txt");
                    byte[] soundBytes;
                    try {
                        InputStream inputStream = getContentResolver().openInputStream(Uri.fromFile(file));
                        soundBytes = toByteArray(inputStream);
                        fftdata = calculateFFT(soundBytes); <-- this is where I call my calculate FFT method
                        String sfftdata = Arrays.toString(fftdata);
                        FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file2);
                        DataOutputStream dos = new DataOutputStream(fos);
                        dos.writeUTF(sfftdata);
                        dos.close();
                        inputStream.close();

                    } catch (FileNotFoundException e) {
                        e.printStackTrace();
                    } catch (IOException e) {
                        e.printStackTrace();
                   }
                    catch(Exception e){
                        e.printStackTrace();
                    }

计算FFT的方法

public double[] calculateFFT(byte[] signal)
    {
        final int mNumberOfFFTPoints = 4096;
        double mMaxFFTSample;
        double mPeakPos;

        double temp;
        Complex[] y;
        Complex[] complexSignal = new Complex[mNumberOfFFTPoints];
        double[] absSignal = new double[mNumberOfFFTPoints/2];

        for(int i = 0; i < mNumberOfFFTPoints; i++){
            temp = (double)((signal[2*i] & 0xFF) | (signal[2*i+1] << 8)) / 32768.0F;
            complexSignal[i] = new Complex(temp,0.0);
        }

        y = FFT.fft(complexSignal);

        mMaxFFTSample = 0.0;
        mPeakPos = 0;
        for(int i = 0; i < (mNumberOfFFTPoints/2); i++)
        {
            absSignal[i] = Math.sqrt(Math.pow(y[i].re(), 2) + Math.pow(y[i].im(), 2));
            if(absSignal[i] > mMaxFFTSample)
            {
                mMaxFFTSample = absSignal[i];
                mPeakPos = i;
            }
        }

        return absSignal;

    }

public double[]calculateFFT（字节[]信号）
{
最终int mNumberOfFFTPoints=4096；
双样本；
双mPeakPos；
双温；
复合[]y；
复数[]复数信号=新复数[mNumberOfFFTPoints]；
double[]absSignal=新的双精度[mNumberOfFFTPoints/2]；
对于（int i=0；i

对我来说，您似乎没有正确解释.wav文件。一个wav文件可以有几种存储信息的方式（请参阅）有不同的编码，头信息不是音频，而是元信息，如比特率等。这不能被解释为音频信号。只需使用十六进制编辑器查看文件

其次，您不能假设两个字节代表您的音频输入，它可以是1字节，也可以是4位，甚至不是使用某种编码的纯整数，甚至不是存储在块中的整数（这意味着后面有一些长度信息，可能还有音频信号的其他描述）要知道有多少字节和它是什么样子，你必须解释标题信息

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也许你可以阅读更多信息。

问题是：你想实现什么？做FFT对于实时应用来说几乎是胡说八道。其次，它被称为DFT，因为你在记录时没有连续的信号。你想要的是每个频率的FIR带通滤波器……尽管你尝试的很酷，但让我想起了我的方法20年前。我的项目涉及识别和匹配为聋人制造的设备的声音轮廓。我需要这个FFT来计算峰值的欧几里德距离，以匹配声音轮廓。你介意看一下我的代码吗？要测试你的应用程序，只需生成几个正弦波，并检查结果是否符合你的要求我已经在Matlab上测试了我的音频信号，但我的应用程序并没有得到想要的输出。因此，我在这里征求一些建议。对于简单的峰值，不需要DFT。有更简单的方法。对我来说，看起来你只是在读取一个文件的字节，但是一个wave文件可能有几种不同的方式，你需要处理它er信息等。

public double[] calculateFFT(byte[] signal)
    {
        final int mNumberOfFFTPoints = 4096;
        double mMaxFFTSample;
        double mPeakPos;

        double temp;
        Complex[] y;
        Complex[] complexSignal = new Complex[mNumberOfFFTPoints];
        double[] absSignal = new double[mNumberOfFFTPoints/2];

        for(int i = 0; i < mNumberOfFFTPoints; i++){
            temp = (double)((signal[2*i] & 0xFF) | (signal[2*i+1] << 8)) / 32768.0F;
            complexSignal[i] = new Complex(temp,0.0);
        }

        y = FFT.fft(complexSignal);

        mMaxFFTSample = 0.0;
        mPeakPos = 0;
        for(int i = 0; i < (mNumberOfFFTPoints/2); i++)
        {
            absSignal[i] = Math.sqrt(Math.pow(y[i].re(), 2) + Math.pow(y[i].im(), 2));
            if(absSignal[i] > mMaxFFTSample)
            {
                mMaxFFTSample = absSignal[i];
                mPeakPos = i;
            }
        }

        return absSignal;

    }