Android jTransforms，查找和理解基频

Question

所以我正在开发一个吉他调音器应用程序，并且我正在努力使用 FFT 来找到基本频率。这是我“尝试”从 PCM 声音阵列数据 [] 中查找频率的代码，大小为 4160（bufferSize），采样率为 8000 Hz

  DoubleFFT_1D fft1d = new DoubleFFT_1D(bufferSize); 
            double[] fftBuffer = new double[bufferSize*2]; 
            double[] magnitude = new double[bufferSize/2];

            // copy real input data to complex FFT buffer
            for(int i = 0; i < bufferSize-1; ++i){
                fftBuffer[2*i] = data[i];
                fftBuffer[2*i+1] = 0;
            }

            //perform  FFT on fft[] buffer
            fft1d.realForward(fftBuffer);

            // calculate power spectrum (magnitude) values from fft[]
            for(int i = 0; i < (bufferSize/2)-1; ++i) {

                double real =  (2 * fftBuffer[i]);
                double imaginary =  (2 * fftBuffer[i] + 1);
                magnitude[i] = Math.sqrt( real*real + imaginary*imaginary ); 

            }
            // find largest peak in power spectrum
            for(int i = 0; i < (bufferSize/2)-1; ++i) {
            if(magnitude[i] > maxVal){
                maxVal = (int) magnitude[i];           
                binNo = i;                  
                }   
            }
            // convert index of largest peak to frequency
            freq = 8000 * binNo/bufferSize;

其中大部分内容是基于在本网站上找到的类似问题的示例和答案，因此我对这一切的理解充其量只是粗略。

在使用音高发生器测试我的程序时，返回的频率值似乎变化很大。

我想知道我的代码中是否有任何明显的缺陷，或者我对过程的理解，以及任何指向正确方向的指针

Answer 1

第一件事：

使用

            double real =  fftBuffer[2*i])
            double imaginary =  fftBuffer[2*i + 1];

因为这些是索引计算，而不是值的转换。

你能给出realForward描述的链接吗？

• 在 (http://incanter.org/docs/parallelcolt/api/edu/emory/mathcs/jtransforms/fft/DoubleFFT_1D.html) 找到它

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第二：如果你使用realForward，那么缓冲区不会与零交错，但你必须注意第一个频率。

如果您在缓冲区中使用虚部为 0 的复数构造方法，则必须使用 complexForward FFT 方法。这不需要特别注意第一个频率。

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第三，为了避免频率检测中的伪影，请将窗口函数应用于您的信号段。即，淡入淡出。

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真实转发：

输入时：

buf[0]=x[0], buf[1]=x[1] etc. 
buf[2n-1]=x[2n-1], 

对于偶数 N=2n 个样本。

输出：

buf[0]=a[0], buf[1]=a[n], b[0]=0=b[n],

buf[2]=a[1], buf[3]=b[1], 
buf[4]=a[2], buf[5]=b[2], 
etc., 
buf[2n-2]=a[n-1], buf[2n-1]=b[n-1]

complexForward: (N=2n 如果与上面相比)

输入时：

buf[0]=x[0], buf[1]=0,
buf[2]=x[1], buf[3]=0,
... ,
buf[2N-2]=x[N-1], buf[2N-1]=0

输出时：

buf[0]=a[0], buf[1]=b[0], 
buf[2]=a[1], buf[3]=b[1],
buf[4]=a[2], buf[5]=b[2],
 ... ,
buf[2N-2]=a[N-1], buf[2N-1]=b[N-1],

对于这个真实输入，a[N-k]=a[k] 和 b[N-k]=-b[k]，所以大约一半的值是冗余的。