从PCM数据转换Android中的FFT

Question

我已经玩了一段时间了，我不知道我在这里要做什么。

我正在读取PCM音频数据到audioData数组:

 recorder.read(audioData,0,bufferSize);     //read the PCM audio data into the audioData array

我想使用Piotr Wendykier的JTransform库，以便对我的PCM数据进行FFT，以获得频率。

import edu.emory.mathcs.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;

现在我有这个:

       DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(1024); // 1024 is size of array
for (int i = 0; i < 1023; i++) {
           a[i]= audioData[i];               
           if (audioData[i] != 0)
           Log.v(TAG, "audiodata=" + audioData[i] + " fft= " + a[i]);
       }
       fft.complexForward(a);

我不知道该怎么做，有人能给我点建议吗?在此之后，我必须执行任何计算吗?

我肯定我错了，任何事情都会非常感激!

本

Answer 1

如果你只是在寻找输入波形中单个正弦波的频率，那么你需要找到幅度最大的FFT峰值，其中:

Magnitude = sqrt(re*re + im*im)

这个最大震级峰的指数i将告诉你正弦波的近似频率:

Frequency = Fs * i / N

地点:

Fs = sample rate (Hz)
i = index of peak
N = number of points in FFT (1024 in this case)

Answer 2

由于我花了一些时间来让它工作，这里是一个完整的Java实现:

import org.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;
public class FrequencyScanner {
    private double[] window;
    public FrequencyScanner() {
        window = null;
    }
    /** extract the dominant frequency from 16bit PCM data.
     * @param sampleData an array containing the raw 16bit PCM data.
     * @param sampleRate the sample rate (in HZ) of sampleData
     * @return an approximation of the dominant frequency in sampleData
     */
    public double extractFrequency(short[] sampleData, int sampleRate) {
        /* sampleData + zero padding */
        DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(sampleData.length + 24 * sampleData.length);
        double[] a = new double[(sampleData.length + 24 * sampleData.length) * 2];
        System.arraycopy(applyWindow(sampleData), 0, a, 0, sampleData.length);
        fft.realForward(a);
        /* find the peak magnitude and it's index */
        double maxMag = Double.NEGATIVE_INFINITY;
        int maxInd = -1;
        for(int i = 0; i < a.length / 2; ++i) {
            double re  = a[2*i];
            double im  = a[2*i+1];
            double mag = Math.sqrt(re * re + im * im);
            if(mag > maxMag) {
                maxMag = mag;
                maxInd = i;
            }
        }
        /* calculate the frequency */
        return (double)sampleRate * maxInd / (a.length / 2);
    }
    /** build a Hamming window filter for samples of a given size
     * See http://www.labbookpages.co.uk/audio/firWindowing.html#windows
     * @param size the sample size for which the filter will be created
     */
    private void buildHammWindow(int size) {
        if(window != null && window.length == size) {
            return;
        }
        window = new double[size];
        for(int i = 0; i < size; ++i) {
            window[i] = .54 - .46 * Math.cos(2 * Math.PI * i / (size - 1.0));
        }
    }
    /** apply a Hamming window filter to raw input data
     * @param input an array containing unfiltered input data
     * @return a double array containing the filtered data
     */
    private double[] applyWindow(short[] input) {
        double[] res = new double[input.length];
        buildHammWindow(input.length);
        for(int i = 0; i < input.length; ++i) {
            res[i] = (double)input[i] * window[i];
        }
        return res;
    }
}

FrequencyScanner将返回给出的样本数据中主导频率的近似值。它将汉明窗口应用于它的输入，以允许从音频流中传入任意样本。精度是通过在做FFT变换之前对样本数据进行内部零填充来实现的。(我知道有更好的——也更复杂的——方法来做到这一点，但填充方法已经足够满足我的个人需求了)。

我测试它对原始的16位PCM样本创建的参考声音为220hz和440hz，结果匹配。

Answer 3

是的，你需要使用realForward函数而不是complexForward，因为你传递给它一个真正的数组，而不是一个复杂的数组从doc.

编辑:

或者你可以得到实部，像这样执行复数到复数的fft:

double[] in = new double[N];
read ...
double[] fft = new double[N * 2];
for(int i = 0; i < ffsize; ++i)
{
  fft[2*i] = mic[i];
  fft[2*i+1] = 0.0;
}
fft1d.complexForward(fft);

我尝试和我比较结果与matlab，我没有得到相同的结果…(级)

Answer 4

如果您正在寻找音频输入(1D，真实数据)的FFT，您不应该使用1D real FFT吗?