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我需要对一个简单的 wav 文件进行光谱分析。我已经做过的事情：

将文件读入字节数组：

ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream();
byte[] buffer = new byte[1024];
int bytesRead = 0;

while ((bytesRead = audioStream.read(buffer)) != -1) {
    baos.write(buffer, 0, bytesRead);
}

fileByteArray = baos.toByteArray();

然后我将其转换为真实值（双打）。我已经将样本值存储在 double[] 数组中。

如何对这些样本进行 FFT + 估计基频？

使用JTranforms库我尝试了这样的事情：

DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(reader.getSpectrum().getYvalues().length);
double[] x = reader.getSpectrum().getYvalues();
double[] frequencyArray = new double[x.lenght/2];
double[] amplitudeArray = new double[x.lenght/2];
fft.realForward(x);
int i=0;
for (int j = 0; j < x.length-2; j += 2) {
    i++;
    this.frequencyArray[i] = i;
    this.amplitudeArray[i] = Math.sqrt(Math.pow(doub[j],2) + Math.pow(doub[j + 1],2));
}

这是对的吗？

感谢所有建议；）

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您应该使用可以通过 FFT 有效计算的自相关：

DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(reader.getSpectrum().getYvalues().length);
DoubleFFT_1D ifft = new DoubleFFT_1D(reader.getSpectrum().getYvalues().length);

fft.realForward(x);
for (int i = 0; i < x.length/2; i++) {
    x[2*i] = Math.sqrt(Math.pow(x[2*i],2) + Math.pow(x[2*i+1],2));
    x[2*i+1] = 0;
}
ifft.realInverse(x);
for (int i = 1; i < x.length; i++)
    x[i] /= x[0];
x[0] = 1.0;

此代码为您提供了一个值列表，其中：

x[i]: 与 i 班次的相关性

因此，例如，如果 的值很高（接近 1）x[n]，则意味着您有一个基本信号周期，即：n*(1000/sampleRateHz)毫秒。这相当于频率：sampleRateHz/(1000*n)

于 2012-08-31T06:36:18.653 回答
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频率数组中的值需要与采样率和 FFT 的长度相关。

您仍然需要解决确定基频与峰值频率的问题。为此，您可能想要使用音高检测/估计算法，其中有很多（查找有关该主题的研究论文）。

于 2012-05-14T16:24:29.200 回答