FFT问题，输出是否正确？

这段代码应该带一个.wav文件，将原始数据转换为一个字节数组并将其转换为一个短阵列，然后转换为一个复杂数据。然后，我从复杂数字的长度小于5000的部分通过AForge.Math中的FFT进行填充。这些结果复数看起来是否正确？另外如果我以为freq和freq中的另一个放大器，我在这里是不正确的？FFT问题，输出是否正确？

以下是输出的几个例子：

（-2.16700013595762，0.68302023531242），（4.22590168063363，4.0661547909796），（-5.01069934509754，-0.16041726303182），（-1.46395152700116，-6.23087698868018），（-2.96017908067037， 0.439816425795027），

这是我的代码。

class Main 
{ 

    WaveFileReader reader; 
    short[] sample; 
    Complex[] tmpComplexArray; 

    public Main() 
    { 
     reader = new WaveFileReader("C:\\Users\\minford\\Downloads\\Adolf_Hitler_speeches_HD_English_Subtitles_.wav"); 

     byte[] buffer = new byte[reader.Length]; 
     reader.Read(buffer, 0 , buffer.Length); 
     sample = new short[reader.Length]; 
     for (int n = 0; n < buffer.Length; n += 2) 
     { 
      sample[n] = BitConverter.ToInt16(buffer, n); 

     } 


     //convert short to complex 
     Complex[] complexData = new Complex[sample.Length]; 
     for (int i = 0; i < complexData.Length; i++) 
     { 
      Complex tmp = new Complex(sample[i],0); 

      complexData[i] = tmp; 

     } 



     //to get first 500 for testing. 
     tmpComplexArray = new Complex[5000]; 
     int x = 0; 

     for (int i =50000; i < 55000; i++) 
     { 
      Complex a = new Complex(complexData[i]); 
      tmpComplexArray[x] = a; 
      x++; 
     } 


     //run FFT 
     FourierTransform.DFT(tmpComplexArray ,FourierTransform.Direction.Forward); 



     //print out sample of conversion 
     for (int i = 0; i < tmpComplexArray.Length; i++) 
     { 

      Console.Write(i+" :"+tmpComplexArray[i]+ ", "); 
     } 

     Console.Write("complete, "); 
    } 

}

编辑：

我已经创建了一个正弦波并将其存储在短阵，我通过这成为一个复杂的阵列然后通过FFT。我的问题我不知道我在找什么结果。非常新的DSP

结果的一小部分是：（0，0），（2.21689333557151E-15，-7.34284855141709E-15），（-2.89901436190121E-15，-1.0077605416825E-14），（-6.53699316899292E-15，-5.64637225863862E-15），（-1.67688085639384E-14，-8.32711677389852E-15），（1.4495071809506E-14，4.91429119620079E-15），（1.87014848052058E-14,2.4891200212096E-15）），（ - 2.48532752417959E-15，-1.7036594357478E-14），（-7.33280103304423E-15,8.1326056999842E-15） -14），（-1.00044417195022E-14,3.97015753605956E-14），（-1.53477230924182E-15，-2.25943708187515E-14），（-2.36468622460961E-14,8.33955127177433E-15），（4.03588273911737E-15） -3.4597213982579E-14），（-1.26192389870994E-14，-3.72946118432083E-15），（-1.9554136088118E-14，-2.36486386029355E-14），（-3.17754711431917E-14,3.335198535594827E -15），（-1.48929757415317E-14，-5.97566440774244E-14），（3.50723894371185E-14，-3.57420759655724E-14），（1.65414348884951E-14,4.11670697531008E-15），（-1.69393388205208E-14） 4.49968950988477E-14），（-2.01112015929539E-13，9.97060212171164E-14），（2.32660113397287E-13，1.59641189156901E-14）

赫雷什是我的代码：

 int sampleRate = 8000; 
     short[] buffer = new short[8000]; 
     double amplitude = 0.25 * short.MaxValue; 
     double frequency = 500; 
     for (int n = 0; n < buffer.Length; n++) 
     { 
      buffer[n] = (short)(amplitude * Math.Sin((2 * Math.PI * n * frequency) /sampleRate)); 
     } 

     Complex[] complexData = new Complex[buffer.Length]; 
      for (int i = 0; i < buffer.Length; i++) 
     { 
      Complex tmp = new Complex(buffer[i],0); 

      complexData[i] = tmp; 

      } 



     FourierTransform.DFT(complexData ,FourierTransform.Direction.Forward); 



     //print out sample of conversion 
     for (int i = 0; i < complexData.Length; i++) 
     { 

      Console.Write(i+" :"+complexData[i]+ ", "); 
     } 

     Console.Write("complete, ");

编辑：

我正在正确的垃圾桶中获得加标。我看到你提到的两个，因为它们是镜像的。你能解释为什么会发生这种情况吗？

来源

2014-10-08 Pete B

特有的音频文件 – Stefan 2014-10-08 12:25:50

的确，我的目标是分析着名的演讲。我开始与3位温斯顿丘吉尔，德怀特D.艾森豪威尔和阿道夫希特勒进行测试。 – 2014-10-08 12:29:41

很难判断这些值是否应该是您所期望的。复数包含有关音轨中某个正弦和哪个相位存在多少的信息。要获得“幅度”，您需要获取复数值的模数。数组中的位置表示频率，但取决于采样率和其他属性（不能直接记住）。所以，正如Willeman所说，最好检查一下你的结果是否是一个简单的正弦。 – Stefan 2014-10-08 12:41:13

这里有两个问题：

1）您需要将您的数据归一化为-1.0到1.0的范围。否则Aforge DFT算法会溢出。

Complex[] complexData = new Complex[buffer.Length]; 
for (int i = 0; i < buffer.Length; i++) 
{ 
    Complex tmp = new Complex(buffer[i]/(double)short.MaxValue, 0); 
    complexData[i] = tmp; 
}

2）如果您查看复数的幅度，您将能够更容易地看到峰值。

for (int i = 0; i < complexData.Length; i++) 
{ 
    Console.Write(i+" :"+complexData[i].Magnitude+ ", "); 
}

由于您的DFT长度为8000，因此每个bin的宽度为1Hz。因此，500Hz正弦波的峰值将在分箱500中。

来源

2014-10-08 18:51:57 jaket

我会从最简单的情况开始（频率为'x'的正弦波），并验证在获取FFT输出的实际值时，您在与x对应的频率点处出现尖峰。如果这样做，那么你可以开始担心在复数中表示的相位信息。

来源

2014-10-08 12:30:17 Willeman

FFT问题，输出是否正确？

回答

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