更改块大小会导致 FFT 分析失败

Posted 2023-02-25

【中文标题】更改块大小会导致 FFT 分析失败

【英文标题】：Changing block size causes FFT analysis to fail

【发布时间】：2016-02-08 17:52:56

【问题描述】：

我正在尝试录制音频并获取频率。我可以以 44100 的采样率和 2048 的块大小成功地做到这一点。我相信 bin 大小约为 20。但是，如果我尝试将块大小增加到 4096，而不是获得准确的频率，我只会得到相同的不准确频率，没有幅度/分贝。

我的录音任务如下：

 private class RecordAudio extends AsyncTask<Void, double[], Boolean> 

    @Override
    protected Boolean doInBackground(Void... params) 

        int bufferSize = AudioRecord.getMinBufferSize(frequency,
                channelConfiguration, audioEncoding);
        audioRecord = new AudioRecord(
                MediaRecorder.Audiosource.DEFAULT, frequency,
                channelConfiguration, audioEncoding, bufferSize);
        int bufferReadResult;
        short[] buffer = new short[blockSize];
        double[] toTransform = new double[blockSize];
        try 
            audioRecord.startRecording();
         catch (IllegalStateException e) 
            Log.e("Recording failed", e.toString());

        
        while (started) 
            if (isCancelled() || (CANCELLED_FLAG == true)) 

                started = false;
                //publishProgress(cancelledResult);
                Log.d("doInBackground", "Cancelling the RecordTask");
                break;
             else 
                bufferReadResult = audioRecord.read(buffer, 0, blockSize);

                for (int i = 0; i < blockSize && i < bufferReadResult; i++) 
                    toTransform[i] = (double) buffer[i] / 32768.0; // signed 16 bit
                

                transformer.ft(toTransform);

                publishProgress(toTransform);

            

        
        return true;
    
    @Override
    protected void onProgressUpdate(double[]...progress) 

        int mPeakPos = 0;
        double mMaxFFTSample = 150.0;
        for (int i = 100; i < progress[0].length; i++) 
            int x = i;
            int downy = (int) (150 - (progress[0][i] * 10));
            int upy = 150;
            //Log.i("SETTT", "X: " + i + " downy: " + downy + " upy: " + upy);

            if(downy < mMaxFFTSample)
            
                mMaxFFTSample = downy;
                mMag = mMaxFFTSample;
                mPeakPos = i;
            
        

        mFreq = (((1.0 * frequency) / (1.0 * blockSize)) * mPeakPos)/2;
        //Log.i("SSS", "F: " + mFreq + " / " + "M: " + mMag);

        Log.i("SETTT", "FREQ: " + mFreq + " MAG: " + mMaxFFTSample);

    
    @Override
    protected void onPostExecute(Boolean result) 
        super.onPostExecute(result);
        try
            audioRecord.stop();
        
        catch(IllegalStateException e)
            Log.e("Stop failed", e.toString());

        
    

希望我缺少一个快速修复。谢谢。

【问题讨论】：

transformer 是如何初始化的，它的类型是什么，所以我们至少可以参考它的文档？另外，“没有大小”是什么意思？一切都是零吗？

我正在使用 RealDoubleFFT，可以在这里找到：github.com/charlesmunger/RoomDetector/blob/master/src/ca/uol/…

【参考方案1】：

您需要仔细查看RealDoubleFft.ft 函数的文档。输入函数的值是实数，但输出的值是复数 FFT 系数，例如 toTransform[0] 是第一个系数的实部，toTransform[1] 是第一个系数的虚部，依此类推。最终的数组大小相同，但由于每个复数占用 2 个双精度数，因此总共有 N/2 个系数，其中最后一个是 sampleRate/2 的系数。

接下来，由于您对计算复数大小所需的大小感兴趣。对于复数x = a + bj，大小为|x| = sqrt(a*a + b*b)

    double maxMag = 0;
    int peakIndex = 0;
    for (int i = 0; i < progress[0].length/2; i++)
    
        double re = progress[i*2];
        double im = progress[i*2+1];
        double mag = Math.sqrt(re*re + im*im);
        if (mag > maxMag)
        
            peakIndex = i;
            maxMag = mag;
        
    

    double peakFreq = sampleRate/fftLen * i/2; // might need a bit of tweaking.
    double magInDb  = 20*Math.log10(mag);