【问题标题】:Getting the amplitude of two frequencies over time随时间获取两个频率的幅度
【发布时间】:2016-03-19 17:55:45
【问题描述】:

我正在使用这个名为“The Amazing Audio Engine”的 GitHub 项目来从麦克风捕获音频。所以我用这个方法:

id<AEAudioReceiver> receiver = [AEBlockAudioReceiver audioReceiverWithBlock: ^(void *source, const AudioTimeStamp *time, UInt32 frames, AudioBufferList *audio) {
 // Do something with 'audio'
}];

此方法每 23 毫秒触发一次,提供一个 audio 数组,其中包含该 23 毫秒间隔内声波的所有幅度。

这就是问题所在。我正在处理的这个音频声音是一个 FM 信号,由两个频率组成,一个是 1000 Hz,另一个是代表数字流的零和一的频率的两倍。

这是我的问题。那时我有一组超过 0.23 毫秒的音频幅度。

所以我想我可以做一个 FFT 来将信号转换成频率电平。我使用了这段代码:

 // Setup the length
 vDSP_Length log2n = log2f(numFrames);

 // Calculate the weights array. This is a one-off operation.
 FFTSetup fftSetup = vDSP_create_fftsetup(log2n, FFT_RADIX2);

 // For an FFT, numSamples must be a power of 2, i.e. is always even
 int nOver2 = numFrames/2;

 // Populate *window with the values for a hamming window function
 float *window = (float *)malloc(sizeof(float) * numFrames);
 vDSP_hamm_window(window, numFrames, 0);
 // Window the samples
 vDSP_vmul(data, 1, window, 1, data, 1, numFrames);

 // Define complex buffer
 COMPLEX_SPLIT A;
 A.realp = (float *) malloc(nOver2*sizeof(float));
 A.imagp = (float *) malloc(nOver2*sizeof(float));

 // Pack samples:
 // C(re) -> A[n], C(im) -> A[n+1]
 vDSP_ctoz((COMPLEX*)data, 2, &A, 1, numFrames/2);


 // RUN THE FFT
 //Perform a forward FFT using fftSetup and A
 //Results are returned in A
 vDSP_fft_zrip(fftSetup, &A, 1, log2n, FFT_FORWARD);

因为每个间隔是 172 Hz,我想隔离 1000Hz,所以我认为 FFT 结果的第 6 个“桶”就是那个,所以我有这个代码:

 //Convert COMPLEX_SPLIT A result to magnitudes
 float amp[numFrames];
 amp[0] = A.realp[0]/(numFrames*2);

 for(int i=1; i<numFrames; i++) {
   amp[i]=A.realp[i]*A.realp[i]+A.imagp[i]*A.imagp[i];
 }

 // I need the 6th and the 12th bucket, so I need a[5] and a[11]

但后来我开始认为 FFT 不是我想要的,因为 a[5] 和 a[11] 会在 0.23 毫秒内给我 ~1000Hz 和 ~2000Hz 的幅度,但实际上我需要的都是1000 Hz 和 2000 Hz 声音的变化超过了 0.23ms 的时间。实际上我需要获取数组,而不是单个值。

概括地说,我应该怎么做才能获得两个频率(1000 和 2000 Hz)随时间变化的幅度?

【问题讨论】:

  • 如果是FM,载波频率是多少?如果它只是分离两个频率,1kHZ 和 2Khz,你可以使用一个滤波器,它可能比 FFT 更有效。

标签: ios objective-c audio signal-processing


【解决方案1】:

如果您知道想要的时间分辨率,那么两个长度将允许您允许您测量两个频率的幅度,而不是使用FFT的开销。滤波器或FFT的长度不需要(通常不应该不)与每个音频回调的帧数相同的长度。您可以使用循环缓冲区或FIFO来解耦长度。 (在iOS中,NUMFRAMES在不同的设备模型上可以不同,并且可能突然改变根据应用控制之外的其他因素)。

【讨论】:

  • numframes如何从设备变为设备?这是有原因的吗?
  • 不同的音频(ADC)硬件,以及采样率不匹配。 span>
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