J使用PCM數(shù)據(jù)在Android中轉(zhuǎn)換FFT(JTransforms FFT in Android from PCM data)

我一直在玩這個(gè)游戲已經(jīng)有一段時(shí)間了，我無(wú)法弄清楚我在這里要做的事情。

我正在將PCM音頻數(shù)據(jù)讀入一個(gè)audioData數(shù)組中：

recorder.read(audioData,0,bufferSize); //read the PCM audio data into the audioData array

我想使用Piotr Wendykier的JTransform庫(kù)，以便對(duì)我的PCM數(shù)據(jù)進(jìn)行FFT預(yù)處理以獲得頻率。

import edu.emory.mathcs.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;

目前我有這個(gè)：

DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(1024); // 1024 is size of array

for (int i = 0; i < 1023; i++) {

a[i]= audioData[i];

if (audioData[i] != 0)

Log.v(TAG, "audiodata=" + audioData[i] + " fft= " + a[i]);

}

fft.complexForward(a);

我無(wú)法理解如何工作，有人可以給我一些建議嗎？ 在這之后我需要進(jìn)行任何計(jì)算嗎？

我確信我走了，任何事情將不勝感激！

本

I've been playing with this now for sometime, I cant work out what I am meant to be doing here.

I am reading in PCM audio data into an audioData array:

recorder.read(audioData,0,bufferSize); //read the PCM audio data into the audioData array

I want to use Piotr Wendykier's JTransform library in order to preform an FFT on my PCM data in order to obtain the frequency.

import edu.emory.mathcs.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;

At the moment I have this:

DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(1024); // 1024 is size of array

for (int i = 0; i < 1023; i++) {

a[i]= audioData[i];

if (audioData[i] != 0)

Log.v(TAG, "audiodata=" + audioData[i] + " fft= " + a[i]);

}

fft.complexForward(a);

I cant make sense of how to work this, can somebody give me some pointers? Will i have to perform any calculations after this?

I'm sure I'm way off, anything would be greatly appreciated!

Ben

原文：https://stackoverflow.com/questions/7649003

更新時(shí)間：2020-01-09 15:32

最滿意答案

如果您只是在輸入波形中查找單個(gè)正弦波音調(diào)的頻率，那么您需要找到幅度最大的FFT峰值，其中：

Magnitude = sqrt(re*re + im*im)

這個(gè)最大幅度峰值的指數(shù)i會(huì)告訴你你的正弦波的大概頻率：

Frequency = Fs * i / N

哪里：

Fs = sample rate (Hz)

i = index of peak

N = number of points in FFT (1024 in this case)

If you're just looking for the frequency of a single sinusoidal tone in the input waveform then you need to find the FFT peak with the largest magnitude, where:

Magnitude = sqrt(re*re + im*im)

The index i of this largest magnitude peak will tell you the approximate frequency of your sinusoid:

Frequency = Fs * i / N

where:

Fs = sample rate (Hz)

i = index of peak

N = number of points in FFT (1024 in this case)

2011-10-04

相關(guān)問(wèn)答

你的輸入都是0。 short s = 32767;

double d = s/32768;

System.out.println("dividing a short yields a truncated result " + d);

d = (double) s / 32768;

System.out.println("casting to a double and then dividing yields " + d);

Your inputs are all 0. short s = 327

...

首先，您需要確保您獲得的結(jié)果正確轉(zhuǎn)換為float / double。 我不知道短[]版本是如何工作的，但是byte []版本只返回原始字節(jié)版本。 然后，該字節(jié)數(shù)組需要正確轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)數(shù)。 轉(zhuǎn)換代碼應(yīng)該如下所示： double[] micBufferData = new double[];

final int bytesPerSample = 2; // As it is 16bit PCM

final double amplificat

...

您可以使用AudioTrack播放PCM數(shù)據(jù)！ 也許是這樣的： int bufsize = AudioTrack.getMinBufferSize(44100,

AudioFormat.CHANNEL_OUT_STEREO,

AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT);

AudioTrack audio = new AudioTrack(AudioManager.STREAM_MUSIC,

...

我應(yīng)該使用NDK來(lái)避免這種情況嗎？ 不，你會(huì)得到與NDK相同的結(jié)果。 AudioRecord提供對(duì)原始PCM數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。 設(shè)備之間的差異發(fā)生，因?yàn)樗鼈兪褂貌煌囊纛l模塊。 這些模塊具有不同的硬件功能 (低通濾波器/靈敏度)，您無(wú)法通過(guò)軟件禁用它們。 其背后的原因是這些功能可以降低噪音。 should i use NDK to avoid that? No, you will get the same results with the NDK. AudioRecord provides alread

...

您需要首先將字節(jié)數(shù)組轉(zhuǎn)換為適合您樣本的數(shù)組類型，然后反轉(zhuǎn)該數(shù)組。 例如，如果您的樣本是16位，那么您將要轉(zhuǎn)換為短數(shù)組。 或者，在16位情況下，您可以將數(shù)據(jù)保存為字節(jié)然后反向 - 但是以成對(duì)字節(jié)為單位。 public void reverse(byte[] array) {

if (array == null) {

return;

}

int i = 0;

int j = array.length - 1;

byte t

...

如果您只是在輸入波形中查找單個(gè)正弦波音調(diào)的頻率，那么您需要找到幅度最大的FFT峰值，其中： Magnitude = sqrt(re*re + im*im)

這個(gè)最大幅度峰值的指數(shù)i會(huì)告訴你你的正弦波的大概頻率： Frequency = Fs * i / N

哪里： Fs = sample rate (Hz)

i = index of peak

N = number of points in FFT (1024 in this case)

If you're just looking for

...

假設(shè)音頻是立體聲的，一旦你有兩個(gè)第一個(gè)字節(jié)的原始PCM對(duì)應(yīng)左聲道音頻，兩個(gè)跟隨右聲道音頻，所以你可以將它們視為短路然后第一個(gè)短路代表左聲道和第二個(gè)正確的渠道。 因此，如果您想獲得左聲道數(shù)據(jù)，則必須使用輸入原始PCM進(jìn)行循環(huán)并保存每一個(gè)短路。 喜歡這個(gè)： void demux(short in[], short left[], short right[], int len) {

for (int i=0; i

left[i] = in[i];

...

是的，它是原始PCM，您可以使用Android SDK掛接到PCM播放。 Yes it's raw PCM , you can hook into the PCM playback with the Android SDK.

來(lái)自android-ndk-r8b / docs / opensles / index.html PCM數(shù)據(jù)格式 PCM數(shù)據(jù)格式只能與緩沖區(qū)隊(duì)列一起使用。 所以SLDataFormat_PCM 不能像我假設(shè)的那樣與SLDataLocator_Address一起使用。 我可以使用緩沖區(qū)隊(duì)列執(zhí)行我想要的操作，而不是像這樣使用一個(gè)大隊(duì)列 bufferqueueitf->Enqueue(bufferqueueitf,dataChunk,dataSize);

from android-ndk-r8b/do

...

你的問(wèn)題是java中的短路是bigendian，但是如果從WAV文件中獲取數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)就是小端。 Your problem is that shorts in java are bigendian, but if you got your data from a WAV file the data is little endian.

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的android中调用fft函数,J使用PCM数据在Android中转换FFT(JTransforms FFT in Android from PCM data)...的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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