Math DSP方法检测特定频率，该频率可能不是当前声音中最主要的频率

我正在尝试为我要实现的目标确定最佳的DSP方法，如下所示：

实时检测来自一组不同预定义频率的频率（不超过40个不同频率，所有频率均在1000Hz范围内）。我需要能够做到这一点，即使有其他频率（在这组或范围之外）更占主导地位

据我所知，FFT可能不是最好的方法，因为它告诉你在任何给定的时间最主要的频率（幅度）。这似乎不起作用，因为如果我试图检测1650Hz的频率（存在），但500Hz的频率更强，那么它不会告诉我当前的频率是1650Hz

我听说Goertzel算法可能更适合我要做的事情，即实时检测单个频率或一组频率，即使是在主频比要检测的频率更多的声音中

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非常感谢任何指导，如果我在这些假设上有错误，请纠正我。谢谢

在模糊且有点不准确的术语中，FFT的输出是所有[1]频率的幅度和相位。也就是说，你的陈述，“[FFT]告诉你在任何给定时间的最主要频率（幅度）”是不正确的。FFT通常被用作确定最主要频率的第一步，但它不是这样做的。事实上，如果你对最主要的频率感兴趣，你需要在FFT上采取额外的步骤：你获取FFT输出的所有频率的幅度，然后找到最大值。相应的频率为主频

据我所知，对于您的应用程序，FFT是正确的算法

Goertzel算法与FFT密切相关。如果您只对一小部分频率的幅度和/或相位感兴趣，那么它允许在FFT上进行一些优化。它可能是您的应用程序的正确选择，这取决于所讨论的频率的数量，但只是作为一种优化——除了性能，它不会解决FFT无法解决的任何问题。因为有更多关于FFT的文章，我建议您从那里开始，只有在FFT速度不够快的情况下才使用Goertzel算法，并且您可以确定Goertzel在您的情况下会更快

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[1] 出于实际目的，这种说法最不准确的地方是频率被分组在“箱子”中。分析的分辨率有限，这取决于多种因素。

我保留我的另一个答案，因为我认为它是独立的

根据您的评论和私人电子邮件，您面临的问题很可能是：声音，如语音，主要在一个频率范围内，具有延伸到更高频率范围的谐波。低质量的麦克风和电子设备加剧了这一问题，但这并不是由它们造成的，即使有完美的设备也不会消失。一旦您的信号在同一频带中被噪声干扰，您就无法以简单可靠的方式真正区分开和关，因为开可能是由噪声引起的。您可以尝试根据其他波段的噪声进行一些自适应阈值处理，您可能会有所收获，但这无法构建一个健壮的系统

有很多方法可以解决这个问题，但它们都涉及到调制信号和使用错误检测和纠正。基本上，您正在构建调制解调器和/或收音机。归根结底，我想说的是：单靠探测器是无法解决问题的。您需要在信号中建立一些冗余，并且您可能需要考虑其他检测方法。我知道三种发送复杂信号的方法：

• 调幅，这就是你现在正在做的事情
• 频率调制，在面对环境噪声时更为稳健。（比较调频和调幅收音机）
• 相位调制，这是更微妙和棘手的

这些方法可以以各种方式组合和复用。在维基百科上读到他们。此外，一旦基本信号被传输，您可以在顶部添加纠错和检测

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我不是这方面的专家，但我不确定你是否能够安静地使用PM，而且正如你所发现的，am对噪音太敏感，尽管它可能使用正确的冗余。FM可能是你最好的选择。

此外，你可能需要考虑时域滤波器，但是这取决于你打算如何检测你的频率：你真的需要低延迟，潜在的噪声频率与你要检测的频率有多接近？等。FFT是您尝试执行的标准方法。感谢Bjorn的解释。我已经实现了FFT，我想要检测的频率是18000Hz以上的高频。我得到了震级和主频，但是噪声频率（比如人类语音或其他背景噪声）有时会导致检测到更高频率受阻，因为此时较低的频率更占主导地位。你知道我如何为FFT应用一个滤波器来屏蔽18000Hz以下的所有频率吗？就延迟而言，我需要能够在几秒钟内检测到10到15个不同的频率。听起来真正的问题是你的信号和噪声之间没有真正的分离。您可能需要在信号中添加一些纠错或简单的调制。我建议在DSP.stackexchange.com上询问，并提供更多关于您的标志的详细信息