Question

我有一个FFT结果。它们存储在两个double数组中：实部数组和虚部数组。如何确定与这些阵列中每个元素对应的频率？

换句话说，我想创建一个数组来存储FFT的每个实部和虚部的频率。

Answer 1

FFT中的第一个bin是DC（0 Hz），第二个bin是Fs / N，其中Fs是采样率，N是FFT的大小。下一个bin是2 * Fs / N。为了概括地表达这一点， nth bin是n * Fs / N。

因此，如果您的采样率Fs为44.1 kHz且您的FFT大小N为1024，则FFT输出区位于：

  0:   0 * 44100 / 1024 =     0.0 Hz
  1:   1 * 44100 / 1024 =    43.1 Hz
  2:   2 * 44100 / 1024 =    86.1 Hz
  3:   3 * 44100 / 1024 =   129.2 Hz
  4: ...
  5: ...
     ...
511: 511 * 44100 / 1024 = 22006.9 Hz

注意，对于实际输入信号（虚部全部为零），FFT的后半部分（从N / 2 + 1到N - 1的二进制）不包含有用的附加信息（它们具有复杂的共轭对称性第一个N / 2 - 1箱子。最后一个有用的bin（用于实际应用）位于N / 2 - 1，对应于上例中的22006.9 Hz。 N / 2处的bin表示奈奎斯特频率的能量，即Fs / 2（在此示例中为22050 Hz），但这通常不具有任何实际用途，因为抗混叠滤波器通常会衰减任何Fs / 2及以上的信号。

Answer 2

看看我的回答here。

回答评论：

FFT实际上在等间隔频率范围内用正弦和余弦函数（基函数）计算输入信号的cross-correlation。对于给定的FFT输出，我发布的答案给出了相应的频率（F）。输出样本的实部是输入信号与cos(2*pi*F*t)的互相关，虚部是输入信号与sin(2*pi*F*t)的互相关。输入信号与sin和cos函数相关的原因是考虑输入信号和基函数之间的相位差。

通过获取复数FFT输出的幅度，您可以测量输入信号与一组频率上的正弦波相关的程度，而不管输入信号的相位如何。如果您只是分析信号的频率内容，您几乎总是会得到FFT复数输出的幅度或幅度平方。

Answer 3

我使用了以下内容：

public static double Index2Freq(int i, double samples, int nFFT) {
  return (double) i * (samples / nFFT / 2.);
}

public static int Freq2Index(double freq, double samples, int nFFT) {
  return (int) (freq / (samples / nFFT / 2.0));
}

输入是：

i：Bin访问
samples：以赫兹为单位的采样率（即8000 Hz，44100Hz等）
nFFT：FFT矢量的大小

Answer 4

FFT输出系数（对于大小为N的复数输入）从0到N-1分组为[LOW，MID，HI，HI，MID，LOW]频率。

我认为k处的元素与N-k处的元素具有相同的频率，因为对于实数据，FFT [N-k] = FFT [k]的复共轭。

从低频到高频的扫描顺序是

0,

 1,
 N-1,

 2,
 N-2

 ...

 [N/2] - 1,
 N - ([N/2] - 1) = [N/2]+1,

 [N/2]

从索引i = 0到[N / 2]有[N / 2] +1组频率，每组都有frequency = i * SamplingFrequency / N

因此bin FFT [k]的频率为：

if k <= [N/2] then k * SamplingFrequency / N
if k >= [N/2] then (N-k) * SamplingFrequency / N

Answer 5

你的k ^th FFT结果的频率是2 * pi * k / N.

如何获得FFT中每个值的频率？

5 个答案: