2011-01-24 57 views
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好的,所以我正在创建一个Android音频可视化应用程序。问题是,我从getFft()方法得到的结果并没有与Google说它应该产生的结果有关。我将源代码追溯到C++,但我对C++或FFT不够熟悉,无法真正了解发生了什么。我应该从getFft看到什么样的输出?

我会努力的,包括在这里所需要的一切:

(Java) Visualizer.getFft(byte[] fft)

/** 
* Returns a frequency capture of currently playing audio content. The capture is a 8-bit 
* magnitude FFT. Note that the size of the FFT is half of the specified capture size but both 
* sides of the spectrum are returned yielding in a number of bytes equal to the capture size. 
* {@see #getCaptureSize()}. 
* <p>This method must be called when the Visualizer is enabled. 
* @param fft array of bytes where the FFT should be returned 
* @return {@link #SUCCESS} in case of success, 
* {@link #ERROR_NO_MEMORY}, {@link #ERROR_INVALID_OPERATION} or {@link #ERROR_DEAD_OBJECT} 
* in case of failure. 
* @throws IllegalStateException 
*/ 
public int getFft(byte[] fft) 
throws IllegalStateException { 
    synchronized (mStateLock) { 
     if (mState != STATE_ENABLED) { 
      throw(new IllegalStateException("getFft() called in wrong state: "+mState)); 
     } 
     return native_getFft(fft); 
    } 
} 

(C++) Visualizer.getFft(uint8_t *fft)

status_t Visualizer::getFft(uint8_t *fft) 
{ 
if (fft == NULL) { 
    return BAD_VALUE; 
} 
if (mCaptureSize == 0) { 
    return NO_INIT; 
} 

status_t status = NO_ERROR; 
if (mEnabled) { 
    uint8_t buf[mCaptureSize]; 
    status = getWaveForm(buf); 
    if (status == NO_ERROR) { 
     status = doFft(fft, buf); 
    } 
} else { 
    memset(fft, 0, mCaptureSize); 
} 
return status; 
} 

(C++) Visualizer.doFft(uint8_t *fft, uint8_t *waveform)

status_t Visualizer::doFft(uint8_t *fft, uint8_t *waveform) 
{ 
int32_t workspace[mCaptureSize >> 1]; 
int32_t nonzero = 0; 

for (uint32_t i = 0; i < mCaptureSize; i += 2) { 
    workspace[i >> 1] = (waveform[i]^0x80) << 23; 
    workspace[i >> 1] |= (waveform[i + 1]^0x80) << 7; 
    nonzero |= workspace[i >> 1]; 
} 

if (nonzero) { 
    fixed_fft_real(mCaptureSize >> 1, workspace); 
} 

for (uint32_t i = 0; i < mCaptureSize; i += 2) { 
    fft[i] = workspace[i >> 1] >> 23; 
    fft[i + 1] = workspace[i >> 1] >> 7; 
} 

return NO_ERROR; 
} 

(C++) fixedfft.fixed_fft_real(int n, int32_t *v)

void fixed_fft_real(int n, int32_t *v) 
{ 
int scale = LOG_FFT_SIZE, m = n >> 1, i; 

fixed_fft(n, v); 
for (i = 1; i <= n; i <<= 1, --scale); 
v[0] = mult(~v[0], 0x80008000); 
v[m] = half(v[m]); 

for (i = 1; i <n>> 1; ++i) { 
    int32_t x = half(v[i]); 
    int32_t z = half(v[n - i]); 
    int32_t y = z - (x^0xFFFF); 
    x = half(x + (z^0xFFFF)); 
    y = mult(y, twiddle[i << scale]); 
    v[i] = x - y; 
    v[n - i] = (x + y)^0xFFFF; 
} 
} 

(C++) fixedfft.fixed_fft(int n, int32_t *v)

void fixed_fft(int n, int32_t *v) 
{ 
int scale = LOG_FFT_SIZE, i, p, r; 

for (r = 0, i = 1; i < n; ++i) { 
    for (p = n; !(p & r); p >>= 1, r ^= p); 
    if (i < r) { 
     int32_t t = v[i]; 
     v[i] = v[r]; 
     v[r] = t; 
    } 
} 

for (p = 1; p < n; p <<= 1) { 
    --scale; 

    for (i = 0; i < n; i += p << 1) { 
     int32_t x = half(v[i]); 
     int32_t y = half(v[i + p]); 
     v[i] = x + y; 
     v[i + p] = x - y; 
    } 

    for (r = 1; r < p; ++r) { 
     int32_t w = MAX_FFT_SIZE/4 - (r << scale); 
     i = w >> 31; 
     w = twiddle[(w^i) - i]^(i << 16); 
     for (i = r; i < n; i += p << 1) { 
      int32_t x = half(v[i]); 
      int32_t y = mult(w, v[i + p]); 
      v[i] = x - y; 
      v[i + p] = x + y; 
     } 
    } 
} 
} 

如果你通过所有的成功了,你真棒!所以我的问题是,当我调用java方法getFft()时,我最终得到的是负值,如果返回的数组意味着代表幅度,则该值不应存在。所以我的问题是,我需要做些什么来使阵列代表幅度?

编辑:看来我的数据实际上可能是傅立叶系数。我在网上搜索,发现this。小程序“启动函数FFT”显示系数的图形表示,它是当我绘制来自getFft()的数据时发生的事情的随机图像。所以新的问题:这是我的数据是什么?如果是的话,我怎样才能从系数到频谱分析呢?

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你不是已经得到了答案,这在这里? http://stackoverflow.com/questions/4720512/android-2-3-visualizer-trouble-understanding-getfft – 2011-01-24 22:22:39

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这是一个不同的问题。原来是这样的:首先,“频谱的两边”是什么意思?这个输出与标准FFT有何不同?这次我有相关的源代码和一个更具体的问题。 – ebolyen 2011-01-24 22:26:11

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@Evan,我面临同样的问题。当我在画布上绘制fft数据时,它看上去有线。你有这个解决方案吗?这是我在SO上发布的问题。 http://stackoverflow.com/questions/7024187/fft-data-displayed-on-line-graph-not-showing-smoothly – 2011-08-13 10:49:38

回答

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的FFT不只是产生幅度;它也会产生相位(每个样本的输出都是一个复数)。如果你需要幅度,那么你需要明确地计算每个输出样本,如re*re + im*im,其中reim分别是每个复数的实部和虚部。

不幸的是,我不能在代码中看到处理复杂数字的任何地方,因此可能需要重写。

UPDATE

如果我猜的话(在代码后一眼),我会说,真正的成分是在偶数索引和奇数组分在奇数索引。因此,要获得大小,你需要做这样的事情:

uint32_t mag[N/2]; 
for (int i = 0; i < N/2; i++) 
{ 
    mag[i] = fft[2*i]*fft[2*i] + fft[2*i+1]*fft[2*i+1]; 
} 
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一个可能的解释,为什么你看到负值:byte在Java中签数据类型。所有值大于或等于1000 0000 被解释为负整数。

如果我们知道,所有值应该预计在范围[0..255],那么我们有值映射到一个更大的类型和过滤位:

byte signedByte = 0xff; // = -1 
short unsignedByte = ((short) signedByte) & 0xff; // = 255 
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“的拍摄是一个8位的幅度FFT”可能意味着,返回值有一个8位的大小,而不是它们的幅度他们自己。

根据Jason

对于实值信号,如 你在音频处理具有偏多, 负频率输出将是正 频率的 镜像。

Android 2.3 Visualizer - Trouble understanding getFft()

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