最初，我有一个时间阵列和一个电压阵列，我已应用FFT并将该时域转换为频域。应用FFT后，我得到了一个频率数组。现在我已切断频率，我需要在同一个上实现低通滤波器。我需要使用JAVA来做到这一点。如果有任何可用的开源或任何实现相同的想法，有人可以推荐我。任何使用频率值和截止频率实现的参考都会有所帮助。
我对这个话题完全不熟悉，所以我的问题方法可能有点奇怪。在此先感谢您的支持！
答案 0 :(得分：2)
由于您已经有一个包含FFT值的数组，您可以通过将对应于截止值以上频率的FFT系数设置为零来实现非常粗略的低通滤波器。如果您需要更好的滤波器，您可以实现数字过滤器或在线查找LPF实现，并使用它。
编辑：计算FFT后你没有得到一个频率数组，你会得到一个代表数据大小和相位的复数数组。你应该能够知道每个复数的频率是多少。数组对应，因为FFT结果将对应于从0到f_s的均匀间隔频率，其中f_s是用于获取数据的采样频率。
一个有用的练习可能是首先尝试绘制频谱，因为在绘制之后，很清楚如何丢弃高频，从而实现LPF。这个稍微相似的帖子可能对你有所帮助：LINK
编辑：1）首先，您需要找到数据的采样频率（f_s），这是每秒采样的数量。可以使用f_s = 1/T计算，其中T是时域中任意两个连续样本之间的时间间隔。
2）在此之后，您将f_c除以f_s，其中f_c是获得常数k的截止频率。
3）然后，将所有COMPLEX数字设置为数组中索引（k次N）之上的零，其中N是数组中元素的数量，简单如此，这将给出你是一个基本的低通滤波器（LPF）。
下面的粗略，指示性（伪）代码：
Complex[] fftData = FFT(myData);
int N = fftData.Length;
float T = 0.001;
float f_c = 500; //f_c = 500Hz
float f_s = 1/T; //f_s = 1000Hz
float k = f_c/f_s;
int index = RoundToNextLargestInteger(k * N);
//Low pass filter
for(int i = index; index < N; index++)
fftData[i] = 0;
在您的情况下，您收到的fftData将不会是Complex类中的元素形式，因此请确保您知道数据的表示方式以及将哪些数据元素设置为零
这不是一个很好的方法，但是由于泄漏会导致数据中的单个频率分布在几个箱子上，因此在这种情况下结果会很糟糕。理想的是，您需要设计一个合适的数字滤波器或者只是使用一些软件库。因此，如果您需要非常精确的LPF，您可以完成设计模拟LPF的正常过程，然后将其变形为数字滤波器，如THIS文档中所述。