Я некоторое время работал над проектом Android, который отображает основную частоту входного сигнала (в качестве тюнера). Я успешно реализовал класс AudioRecord и получаю от него данные. Однако мне трудно выполнить БПФ для этих данных, чтобы получить основную частоту входного сигнала. Я просматривал сообщение здесь и использую FFT в Java и Сложный класс , чтобы использовать его.
Я успешно использовал функцию FFT, найденную в FFT в Java, но я не уверен, что получаю правильные результаты. Для величины БПФ (sqrt [re re + im im]) я получаю значения, которые начинаются с высокой, около 15000 Гц, а затем медленно уменьшаются до примерно 300 Гц. Не кажется правильным.
Кроме того, что касается необработанных данных с микрофона, данные кажутся нормальными, за исключением того, что первые 50 значений или около того всегда являются числом 3, если только я снова не нажму кнопку настройки, пока еще в приложении, а затем получить только около 15. Это нормально?
Вот немного моего кода.
Прежде всего, я конвертирую короткие данные (полученные с микрофона) в двойные, используя следующий код из поста , который я просматривал . Этот фрагмент кода мне не совсем понятен, но я думаю, что он работает.
//Conversion from short to double
double[] micBufferData = new double[bufferSizeInBytes];//size may need to change
final int bytesPerSample = 2; // As it is 16bit PCM
final double amplification = 1.0; // choose a number as you like
for (int index = 0, floatIndex = 0; index < bufferSizeInBytes - bytesPerSample + 1; index += bytesPerSample, floatIndex++) {
double sample = 0;
for (int b = 0; b < bytesPerSample; b++) {
int v = audioData[index + b];
if (b < bytesPerSample - 1 || bytesPerSample == 1) {
v &= 0xFF;
}
sample += v << (b * 8);
}
double sample32 = amplification * (sample / 32768.0);
micBufferData[floatIndex] = sample32;
}
Затем код продолжается следующим образом:
//Create Complex array for use in FFT
Complex[] fftTempArray = new Complex[bufferSizeInBytes];
for (int i=0; i<bufferSizeInBytes; i++)
{
fftTempArray[i] = new Complex(micBufferData[i], 0);
}
//Obtain array of FFT data
final Complex[] fftArray = FFT.fft(fftTempArray);
final Complex[] fftInverse = FFT.ifft(fftTempArray);
//Create an array of magnitude of fftArray
double[] magnitude = new double[fftArray.length];
for (int i=0; i<fftArray.length; i++){
magnitude[i]= fftArray[i].abs();
}
fft.setTextColor(Color.GREEN);
fft.setText("fftArray is "+ fftArray[500] +" and fftTempArray is "+fftTempArray[500] + " and fftInverse is "+fftInverse[500]+" and audioData is "+audioData[500]+ " and magnitude is "+ magnitude[1] + ", "+magnitude[500]+", "+magnitude[1000]+" Good job!");
for(int i = 2; i < samples; i++){
fft.append(" " + magnitude[i] + " Hz");
}
Этот последний бит просто для проверки, какие значения я получаю (и чтобы держать меня в здравом уме!). В упомянутом выше посте говорится о необходимости частоты дискретизации и даётся следующий код:
private double ComputeFrequency(int arrayIndex) {
return ((1.0 * sampleRate) / (1.0 * fftOutWindowSize)) * arrayIndex;
}
Как мне реализовать этот код? Я не совсем понимаю, откуда fftOutWindowSize и arrayIndex?
Любая помощь очень ценится!
Дастин