Exocortex FFT无法得到预期输出

Question

Exocortex FFT无法得到预期输出

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我正在使用Exocortex.DSP C#库，但是它没有给我期望的输出。我不确定为什么会这样。在这个例子中我使用的音频文件是一个16位无符号的纯800Hz波形的.wav文件。在Audacity中，我可以看到它只是一个单独的正弦波。我使用NAudio将文件作为byte[]读入，然后使用BitConverter.Single进行转换。在对数组运行Fourier.FFT之后，我期望在samples[800]处看到显著的数据，并且其他地方都是零，但是我得到的数据与此完全不同。以下是代码...

public static void Main(string[] args)
    {
        var waveChannel = new WaveChannel32(new WaveFileReader("../../Files/800Hz.wav"));
        var buffer = new byte[4096 * 4];
        waveChannel.Read(buffer, 0, 4096 * 4);
        var samples = new ComplexF[4096];

        for (int i = 0; i < 4096; i++)
        {
            samples[i].Re = BitConverter.ToSingle(buffer, i * 4);
        }
        Fourier.FFT(samples, FourierDirection.Forward);
        for (int i = 790; i < 810; i++)
            Console.WriteLine(i + ": " + samples[i]);
    }

...它给我以下输出...

790: ( -0.4223004, -0.5940632i )
791: ( -0.4242424, -0.6004524i )
792: ( -0.4241259, -0.591617i )
793: ( -0.4438736, -0.5921871i )
794: ( -0.4386246, -0.5902517i )
795: ( -0.4222358, -0.6125283i )
796: ( -0.424219, -0.586903i )
797: ( -0.4283331, -0.6008587i )
798: ( -0.4152279, -0.5989774i )
799: ( -0.4329002, -0.5994851i )
800: ( -0.4230377, -0.5904933i )
801: ( -0.4128067, -0.5878658i )
802: ( -0.4171145, -0.5898319i )
803: ( -0.4254847, -0.572481i )
804: ( -0.4199851, -0.5827408i )
805: ( -0.4186496, -0.5890546i )
806: ( -0.4181305, -0.6026474i )
807: ( -0.4402256, -0.5738652i )
808: ( -0.4149643, -0.589726i )
809: ( -0.4256677, -0.599369i )

我也尝试计算每个复数的大小，看是否能得到更有意义的结果，但仍然得到类似的结果。我不确定是代码出了什么问题还是我没有理解结果。请帮忙解答？

- ellington

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应该是800Hz（而不是800MHz） - DrKoch

相关（可能重复）：https://dev59.com/YG855IYBdhLWcg3wZzbf#4371627 - Paul R

你确定你的.wav文件包含32位样本而不是16位整数样本吗？ - hotpaw2

1个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- DrKoch · Accepted Answer

在信号中找不到800 Hz分量signal[800]

FFT结果的N个复杂样本具有频率范围

 0 Hz .. Ns/2, with Ns = sampling frequency of your time signal

在采样频率为44.1kHz的情况下，第一个FFT样本位于0Hz（DC），最后一个FFT样本位于22.05kHz（奈奎斯特频率）。

如果是1024点FFT，将得到512个复杂样本。因此两个FFT样本之间的距离为22050/512 == 43 Hz，所以你的800Hz线大约是第18个样本。

编辑

为什么这些其他分量不等于0.0？

傅里叶变换假设输入是循环的。如果您的输入不是循环的，则必须应用窗口使其有限（并适合单个周期）。

如果您不考虑窗口ing，则自动应用矩形窗口：您的信号从FFT开始“突然”开始，FFT结束时“突然”结束。这形成了一个矩形窗口。

现在，FFT结果恰好是输入信号（单个峰值）的傅里叶变换和此矩形窗口（一个sinc == sin(x)/x函数）的傅里叶变换的卷积。

因此，您在单个正弦分量的FFT结果中看到的实际上是一个矩形窗口的傅里叶变换，即一种sinc函数，仅在少数点处为零。