最初我有一个时间数组和一个电压数组，我已经应用了 FFT 并将该时域转换为频域。应用 FFT 后，我得到了一个频率数组。现在我已经切断了频率，我需要在相同的地方实现低通滤波器。我需要使用 JAVA 来执行此操作。如果有任何可用的开源或任何实现相同的想法，有人可以推荐我。使用频率值和截止频率实现的任何引用都会有所帮助。
我对这个话题完全陌生，所以我的提问方式可能有点奇怪。先谢谢支持！！！
【问题讨论】：
标签： java fft lowpass-filter
由于您已经有一个包含 FFT 值的数组，您可以通过将与截止值以上的频率相对应的 FFT 系数设置为零来实现非常粗略的低通滤波器。如果您需要更好的滤波器，您可以实现一个数字滤波器或在网上找到一个 LPF 实现并使用它。
编辑：计算 FFT 后，您不会得到频率数组，而是得到表示数据幅度和相位的复数数组。您应该能够知道每个复数的频率是多少数组对应，因为 FFT 结果将对应于从 0 到 f_s 的均匀间隔频率，其中 f_s 是您用于获取数据的采样频率。
一个有用的练习可能是首先尝试绘制频谱，因为在绘制之后，您将清楚如何丢弃高频从而实现 LPF。这篇稍微相似的帖子可能会对您有所帮助：LINK
编辑：1) 首先，您需要找到数据的采样频率 (f_s)，这是每秒采样的数量。可以使用 f_s = 1/T 计算，其中 T 是时间间隔在时域中任意两个连续样本之间。
2) 在此之后，您将f_c 除以f_s，其中f_c 是获得常数k 的截止频率。
3) 然后将数组中索引 (k 次 N) 上的所有 COMPLEX 数字设置为零，其中 N 是数组中的元素数，就这么简单，这将为您提供基本的 Low通过滤波器 (LPF)。
以下粗略的指示性（伪）代码：
Complex[] fftData = FFT(myData);
int N = fftData.Length;
float T = 0.001;
float f_c = 500; //f_c = 500Hz
float f_s = 1/T; //f_s = 1000Hz
float k = f_c/f_s;
int index = RoundToNextLargestInteger(k * N);
//Low pass filter
for(int i = index; index < N; index++)
fftData[i] = 0;
您收到的fftData 将不是来自Complex 类的元素形式，因此请确保您知道数据的表示方式以及哪些数据元素设置为零。
这并不是一个真正的好方法，因为您的数据中的单个频率可能会因为泄漏而分布在多个 bin 中，因此在这种情况下结果会很糟糕。理想情况下，您会想要设计一个合适的数字滤波器或者只是使用一些软件库。因此，如果您需要一个非常精确的 LPF，您可以按照THIS 文档中讨论的那样，完成设计模拟 LPF 的正常过程，然后将其变形为数字滤波器。
【讨论】：