我正在为iPhone开发一个程序。
我已阅读此article，我有一些问题。在获得声音文件的幅度后，我需要将哪个频谱范围转换为FFT（快速傅立叶变换）？在文章中，男人说“40-80,80-120,120-180,180-300”，他怎么知道哪个范围？在我得到FFT（使用OouraFFT）后，我有频谱，那么据我所知，必须采取控制点，那么如何采用它们？
我还有一些问题，但请帮助我解决这些问题。
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在文章中男人说“40-80,80-120,120-180,180-300”，他怎么知道哪个范围？
他不认识他们 - 他做了他们。
这些范围的频率非常低。低频声音往往具有最长的延音/衰减，因此通过使用较低的频率，您不太可能出现时间混叠问题。这对于您要实施的应用程序非常重要。声音随时间变化，输入样本可以在歌曲/声音的任何给定偏移处，并且很可能不会与您的窗口偏移完全匹配。声音的低频部分仍然容易受此影响，但远低于高频部分。
在我获得FFT（使用OouraFFT）后，我有频谱，然后据我所知必须采取控制点，那么如何采用它们？
OouraFFT是用C语言编写的，而不是Objective-C。你能链接到你正在使用的包装器吗？
如果您正在使用this wrapper，那么我认为您需要事先对数据进行低通过滤，并且可能修改/另外处理库的结果以完全按照您的要求进行操作'试图完成。或者找到一个不同的iPhone FFT库，在FFT之上包含更多高级概念。
该库调用OouraFFT rdst，并且这样做是为了使所有桶均匀分布（几乎只是原始FFT数据，没有更高级别的概念用螺栓固定）。除非你使用较小的存储桶并将它们聚合在一起，否则你不会得到你所阅读文章中描述的那些特定存储桶。
您可以尝试简单地使用不同的均匀间隔的铲斗选择，最后使用40-80, 80-120, 120-160, 160-200, 200-240, 240-280, 280-320之类的东西。或者您可以使用40-60, 60-80等，并在完成后合并/平均存储桶。
要获得所需的铲斗尺寸，您需要做一些数学运算。从该图书馆的自述文件中可以看出：
假设您的信号的采样率为48,000 Hz，并且您正在计算信号块的FFT长度为1024个样本。然后，OouraFFT.spectrumData中有1024/2 = 512个频率，均匀间隔0到48,000 / 2 = 24,000。
窗口越长，存储桶数量越多，但您出现临时问题的可能性就越大。因此，选择您的窗口大小，然后对输入数据进行低通滤波并降低采样率，以便获得适合您需要的存储桶大小（频率范围），并运行过滤后的数据。
顺便说一下，我不确定这个实现，但是I read here that you have to throw out the lowest frequency bucket when using FFT。本文有类似的通知，说the lowest bucket has only half the width。如果您真的希望从此项目中获得准确的结果，我建议您生成具有这些特定频率和窗口期的测试数据，以便您可以验证阵列数据是否正确填充，并且您的数据不是意外地变得倾斜（逐个错误，窗口和过滤器计算不正确等）。否则你的成功将是纯粹的运气和摆弄，因为你将无法诊断代码中的任何问题所在。