Visualizer onFftDataCapture - byte []索引是否代表频率？

Question

我了解Android Visualizer的

onFftDataCapture((Visualizer visualizer, 
            byte[] fft, 
            int samplingRate)

我如何知道byte中的fft代表哪个频率？

例如，索引是否代表频率？喜欢index = frequency？

对于索引0，频率为0 Hz，索引1为1 Hz等？

Answer 1

FFT产生复数，其中每个数字反映有关包含连续范围频率的桶的频域信息。解释FFT数据的常用方法如下：

• 首先通过将FFT表的长度除以采样率来确定频率桶大小，让我们称之为i;

• 然后每个具有索引i * bucketSize的存储桶（假设它基于0）包含有关(i + 1) * bucketSize到samplingRate / 2 Hz范围内频率的信息;

对于实值信号，

• ，FFT表的后半部分的值（对于频率高于0的桶）将只是前半部分的镜像，因此它们通常被丢弃;

• 对于第一个（索引samplingRate / 2）和最后一个（索引a + ib）存储桶，FFT表的值也是实数（假设实值信号） ）;

• 为了找到存储桶中频率的幅度（信号电平），需要从FFT表中获取该存储桶的复数值，比如它sqrt(a*a + b*b)，然后计算onFftDataCapture。

现在回到fft的结果。这里fft[2]数组包含复数作为连续的字节对，前两个元素除外，因此fft[3]和fft[4]构成第一个存储区的复数，fft[5]和fft[0] - 对于第二个，依此类推。而fft[1]是第0频率（DC）的FFT值（实数），fft是最后一个频率。

正如我所提到的，因为对于实值信号，FFT表的第二部分并没有带来任何好处，它提供了不。 fft.length / samplingRate数组。但由于每个FFT桶需要两个阵列单元，因此以Hz为单位的桶大小仍将计算为fft.length。请注意，setCaptureSize实际上是由Visualizer的Math.hypot方法设置的捕获大小。

可以使用Math.hypot(fft[2], fft[3])函数轻松计算频率桶的大小，例如：对于第一个桶，它是Math.abs(fft[0])。对于DC存储桶，它只是Math.abs(fft[1])，而对于最后一个频率存储桶，它是{{1}}。