我正在尝试确定我正在尝试完成的最佳DSP方法，具体如下：
实时地，从一组不同的预定义频率（在1000Hz范围内不超过40个不同频率）检测频率的存在。即使存在更具优势的其他频率（在此集合或范围之外），我也需要能够做到这一点。
据我所知，FFT可能不是最佳方法，因为它可以在任何给定时间告诉您最主要的频率（幅度）。这似乎不起作用，因为如果我试图检测说频率为1650Hz（存在），但也有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算法可能对我正在尝试做的更好，即实时检测单个频率或一组频率，即使在频率比主频更高的声音中也是如此。那些试图被发现的人。
非常感谢任何指导，如果我在这些假设上错了，请纠正我。谢谢！
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在模糊且有些不准确的术语中，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最主要的频率（幅度）”是不正确的。 FFT通常用作确定最主要频率的第一步，但这不是它的作用。实际上，如果您对最主要的频率感兴趣，则需要在FFT之外采取额外的步骤：您可以获取FFT输出的所有频率的幅度，然后找到最大频率。相应的频率是主导频率。
根据我的理解，对于您的应用，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，它允许对FFT进行一些优化。根据所讨论的频率数量，它可能是您的应用的正确选择，但仅作为优化 - 除了性能之外，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，我建议你从那里开始使用Goertzel算法，只要FFT证明不够快，你可以建立Goertzel在你的情况下会更快。
[1]出于实际目的，这句话最不准确的是频率在“箱子”中组合在一起。分析的分辨率有限，取决于各种因素。
答案 1 :(得分：0)
我正在离开我的另一个答案，因为我认为它就是它自己的答案。
根据您的评论和私人电子邮件，您面临的问题很可能就是：声音，如语音，主要在一个频率范围内，具有可扩展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个问题，但它不是由它们引起的，即使使用完美的设备也不会消失。一旦您的信号在同一频段中混乱，您就无法以简单可靠的方式将 on 与 off 区分开来，因为 on < / strong>可能是由噪音引起的。您可以尝试根据其他频段中的噪声进行一些自适应阈值处理，并且您可能会到达某个地方，但是没有办法建立一个强大的系统。
有许多方法可以解决这个问题，但它们都涉及调制信号并使用错误检测和纠正。基本上，您正在构建调制解调器和/或无线电。最终，我所说的是：你无法单独在探测器上解决问题。您需要在信号中建立一些冗余，您可能需要考虑其他检测方法。我知道发送复杂信号的三种方法：
这些方法可以以各种方式组合和多路复用。在维基百科上阅读它们。此外，一旦传输了基本信号，您就可以在顶部添加纠错和检测。
我不是这方面的专家，但是我不确定你是否能够默默地使用PM，而AM对噪音过于敏感，因为你＆＃39;已经发现，虽然它可能适用于正确的冗余。 FM可能是你最好的选择。