Question

我正在制作计步器应用程序，我正在运行加速度计数据的实时fft，我在Arduino 101上使用arduinoFFT（kosme）库。

所以我们说我的采样频率是100Hz。我感兴趣的是身体的向下运动，它匹配1-4Hz左右的步行或跑步频率。包括我使用的库在内的许多库似乎都具有计算量级功能。这实际上给了我一半的振荡器数量（如果我输入64个样本，它将给我32个振幅）。

所以我的问题是这些振幅对应的频率是多少？在库提供的示例代码中，频率计算如下：

for (int i=0; i<(noofbins>>1); i++) {
  freq[i]=((i*samplingfreq)/(noofbins>>1));
}

我真的不明白为什么会这样，如果我对此完全愚蠢，请原谅。此外，这确实给出了0到100Hz的频率（我使用的采样频率）。是否有任何方法可以在不降低采样频率的情况下优化fft关于感兴趣的频率以匹配＆＃39;它（这在这里可能是一个可怕的想法）？

Answer 1

这些振幅对应的频率是多少？

我不确定你得到的那个例子，以及为什么它除以noofbins>>1。每个箱的频率的正确公式由下式给出：

for (int i=0; i<(noofbins>>1); i++) {
  freq[i]=((i*samplingfreq)/noofbins);
}

这将为您提供从0到奈奎斯特频率（采样频率的一半）的频率。在您的具体情况下，从0到50Hz（增量为100/64 = 1.5625Hz）。

有没有办法在不降低采样频率 [...] 的情况下改善fft关于感兴趣的频率？

捕获更多数据，即增加用作FFT输入的采样数量，将导致FFT的更好的频率分辨率。例如，使用128个样本（略大于1秒的数据）而不是64个，将频率增量从1.5625Hz降低到0.78125Hz。将样本数量进一步增加到256（约2.5秒）会将频率增量降低到~0.39Hz。