我真的在FFT失败了，现在我需要从Android的耳机插孔到Arduino进行通信，目前有一个Arduino的库（在博客文章中讨论它 {{ 3}} ）也适用于Android！
我应该如何开始？我应该如何构建最终可以转换为FFT的音频信号，Arduino可以使用库对其进行分析，我可以启动什么？
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你问的是一个非常模糊的问题：＆＃34;我应该如何构建最终可以转换为FFT的音频信号，而Arduino可以使用库分析它，我可以启动任何东西？＆＃34;。我将帮助您思考问题 - 问自己正确的问题对于获得任何答案至关重要。
据推测，您的音频信号来自某个地方＆＃34; - 即他们是健全的。这意味着您需要先将它们转换为数字流。
问题＃1：将音频信号转换为数字流
这分为三个独立的子问题：
项目（1）和（3）是相关的，因为在选择正确的幅度之前，您需要知道如何将信号数字化。例如，如果您将麦克风作为声音输入源，则需要放大信号（并可能添加一些自动增益控制），然后将其输入到具有5 V输入范围的ADC（模数转换器）中，因为麦克风可能具有mV范围内的输出。如果没有关于您正在使用的硬件的更多信息，那么在这里添加的内容并不多。从你的标签中听到你试图在Android设备中做到这一点 - 在这种情况下我想知道你打算如何将数字信号移动到Arduino（通过USB？）。
第二点，＆＃34;选择采样率＆＃34;，实际上非常重要。声音信号包含许多不同的频率 - 将它们视为钢琴上的键。为了检测高频率，您需要对信号进行采样，并且比更改频率更快。有一个称为＆＃34;奈奎斯特定理的正式定理＆＃34;这表明你必须以信号中出现的最高频率的2倍进行采样。注意 - 它不只是＆＃34;您感兴趣的是＆＃34;，但是＆＃34;存在＆＃34;。如果您使用低频采样时钟采样高频信号，它将出现＆＃34;别名＆＃34; - 它会在你的输出中显示为完全不同的东西。因此，在对信号进行数字化处理之前，您必须使用滤波器确定感兴趣的频率，并删除所有较高频率。让我们说你对高达500赫兹的频率感兴趣（钢琴中间C大约1个八度）。为了让您的滤波器有机会工作，您可以选择切断1 kHz以上的所有频率（滤波器＆＃34;滚降＆＃34; - 即它们在一定频率范围内增加强度），并以2 kHz采样。这意味着你每秒可以得到2000个样本，你需要弄清楚它们放在你的Arduino上的位置（内存在小板上快速填满。）
问题＃2：分析信号 假设您以某种方式捕获了数字信号，您的下一个任务就是分析它。 FFT基本上是一些聪明的数学，告诉你，对于给定的声音样本，＆＃34;钢琴上的哪些键被击中，以及有多难？＆＃34;。它将声音信号分解为一系列频率＆＃34; bs＆＃34;，并确定每个箱中有多少能量（它还计算相位，但让它保持简单）。因此，如果FFT算法的输入是声音样本，则输出是一组值，告诉您信号中存在哪些频率。这是近似，因为它会找到＆＃34;最近的bin＆＃34;。坚持使用相同的类比 - 如果你击中一架不合时宜的钢琴，那么算法就不会回归＆＃34;失调＆＃34;而是＃34;一点C还有一点C sharp＆＃34;，因为它实际上无法测量它们之间的任何东西。 FFT的精确度取决于采样频率（它为您提供可检测频率的上限）和采样长度：您收听的时间越长＆＃34;所以样本，你可以听到更多的微妙差异＆＃34;听到＆＃34;。因此，您需要考虑另一个权衡：如果您的音频信号快速变化，您必须在短时间内进行采样（以捕捉快速变化）;但如果你需要一个准确的频率，你必须长时间采样。例如，如果您正在编写一个莫尔斯解码器，那么您的采样必须比“#d; dits＆＃34;和＆＃34;破折号＆＃34; - 或者他们会在一起。确定莫尔斯音调存在非常简单，因为会有一个音调（FFT中的一个音箱）比其他音调大得多。
具体如何实现这些东西取决于您的应用程序。第三步，＆＃34;用它做某事＆＃34;，要求你决定什么是有意义的信号。同样，如果您正在制作莫尔斯解码器，您可能会在存在单音时将LED打开（FFT中的一个或两个箱的值比其他箱的平均值大得多），而当它不是时则关闭（所有噪音 - 大量大小相同的箱子）。但是，如果没有更多来自您的信息，那么可以说有更多信息可以帮助您。
您可以从阅读以下文章中学到很多东西：
http://www.arduinoos.com/2010/10/sound-capture/
http://www.arduinoos.com/2010/10/fast-fourier-transform-fft/
http://interface.khm.de/index.php/lab/experiments/frequency-measurement-library/