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我用 Audacity 在不同频率下生成了一些纯正弦音进行测试。我看到的问题是代码为两个值相对接近的不同正弦音返回相同的频率。

例如：在 19255Hz 生成的正弦音将从 FFT 显示为 19293.750000Hz。以 19330Hz 产生的正弦音也是如此。

低频和高频的相同问题...例如 93hz 将从 FFT 显示为 96.899414hz

计算中一定有什么不对劲。缓冲区大小为 4096。

非常感谢我如何修改上述代码以获得更精确的纯正弦音 FFT 频率读数的任何帮助。谢谢！

//
// Initialize FFT
//
float maximumBufferSizeBytes = self.maximumBufferSize * sizeof(float);
self.info = (EZAudioFFTInfo *)calloc(1, sizeof(EZAudioFFTInfo));
vDSP_Length log2n = log2f(self.maximumBufferSize);
self.info->fftSetup = vDSP_create_fftsetup(log2n, FFT_RADIX2);
long nOver2 = maximumBufferSizeBytes / 2;
size_t maximumSizePerComponentBytes = nOver2 * sizeof(float);
self.info->complexA.realp = (float *)malloc(maximumSizePerComponentBytes);
self.info->complexA.imagp = (float *)malloc(maximumSizePerComponentBytes);
self.info->outFFTData = (float *)malloc(maximumSizePerComponentBytes);
memset(self.info->outFFTData, 0, maximumSizePerComponentBytes);
self.info->inversedFFTData = (float *)malloc(maximumSizePerComponentBytes);

//
// Calculate real + imaginary components and normalize
//
vDSP_Length log2n = log2f(bufferSize);
long nOver2 = bufferSize / 2;
float mFFTNormFactor = 10.0 / (2 * bufferSize);
vDSP_ctoz((COMPLEX*)buffer, 2, &(self.info->complexA), 1, nOver2);
vDSP_fft_zrip(self.info->fftSetup, &(self.info->complexA), 1, log2n, FFT_FORWARD);
vDSP_vsmul(self.info->complexA.realp, 1, &mFFTNormFactor, self.info->complexA.realp, 1, nOver2);
vDSP_vsmul(self.info->complexA.imagp, 1, &mFFTNormFactor, self.info->complexA.imagp, 1, nOver2);
vDSP_zvmags(&(self.info->complexA), 1, self.info->outFFTData, 1, nOver2);
vDSP_fft_zrip(self.info->fftSetup, &(self.info->complexA), 1, log2n, FFT_INVERSE);
vDSP_ztoc(&(self.info->complexA), 1, (COMPLEX *) self.info->inversedFFTData , 2, nOver2);
self.info->outFFTDataLength = nOver2;

//
// Calculate max freq
//
if (self.sampleRate > 0.0f)
{
    vDSP_maxvi(self.info->outFFTData, 1, &self.info->maxFrequencyMangitude, &self.info->maxFrequencyIndex, nOver2);
   self.info->maxFrequency = [self frequencyAtIndex:self.info->maxFrequencyIndex];

    float nyquistMaxFreq = self.sampleRate / 2.0;
    NSLog(@"FREQ: %f", (((float)self.info->maxFrequencyIndex / (float)self.info->outFFTDataLength) * nyquistMaxFreq));

}

EZAudio 代码在这里：https ://github.com/syedhali/EZAudio/blob/master/EZAudio/EZAudioFFT.m

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您正在查看一个幅度 FFT 结果箱的频率，它将频率量化为 dF = sample_rate/N。您可以使用更大的 N（更长的 FFT）来获得更小的量化。在低噪声和低干扰的情况下，对样本数据进行零填充以允许更长的 FFT 可能有助于提高绘图分辨率。

为了获得更好的频率估计，您必须使用诸如加窗 Sinc 插值之类的方法在 FFT 结果箱之间进行估计，再加上可能的逐次逼近，以找到最接近最大幅度 FFT 结果箱的频谱频率峰值。

于 2018-01-03T20:59:10.440 回答