我想绘制音乐文件的频谱（就像他们在 Audacity 中所做的那样）。因此，我想要 x 轴上的赫兹频率和 y 轴上的振幅（或分贝）。
我一次将歌曲（大约 2000 万个样本）分成 4096 个样本块。这些块将产生 2049 (N/2 + 1) 个复数（正弦和余弦 -> 实部和虚部）。那么现在我有这数千个单独的 2049 数组，我该如何组合它们呢？
假设我执行 FFT 5000 次，得到 5000 个 2049 复数数组。我是否将 5000 个数组的所有值相加，然后取组合 2049 个数组的大小？然后我是否使用歌曲采样率 / 2 来调整 x 轴（例如：22050 用于 44100hz 文件）？
任何信息都会被应用
【问题讨论】：
标签： transform fft frequency spectrum
您为此使用什么应用程序？我假设您不是手动执行此操作，所以这是一个 Matlab 示例：
>> fbins = fs/N * (0:(N/2 - 1)); % Where N is the number of fft samples
现在你可以表演了
>> plot(fbins, abs(fftOfSignal(1:N/2)))
编辑：查看http://www.codeproject.com/Articles/9388/How-to-implement-the-FFT-algorithm
【讨论】：
【讨论】：
我在这方面可能不正确，但据我所知，您有两种方法可以获取整首歌曲的频谱。
1) 对整首歌曲进行一次 FFT，这将为您提供非常好的频率分辨率，但实际上效率不高，而且您也不需要这种分辨率。
2）将其分成小块（如您所说的 4096 个样本块），获取每个块的 FFT 并对光谱进行平均。您将在频率分辨率上妥协，但使计算更易于管理（并且还减少了频谱的方差）。 Wilhelmsen 链接描述了如何在 C++ 中计算 FFT，我认为已经有一些库可以做到这一点，比如 FFTW（但我从来没有设法编译它，公平地说 =)）。
要获得幅度谱，请对每个 bin 的所有块的能量（幅度的平方）进行平均。要获得以 dB 为单位的结果，只需 10 * log10 的结果。这当然是假设您对相位谱不感兴趣。我认为这被称为Barlett's method。
我会这样做：
// At this point you have the FFT chunks
float sum[N/2+1];
// For each bin
for (int binIndex = 0; binIndex < N/2 + 1; binIndex++)
{
for (int chunkIndex = 0; chunkIndex < chunkNb; chunkIndex++)
{
// Get the magnitude of the complex number
float magnitude = FFTChunk[chunkIndex].bins[binIndex].real * FFTChunk[chunkIndex].bins[binIndex].real
+ FFTChunk[chunkIndex].bins[binIndex].im * FFTChunk[chunkIndex].bins[binIndex].im;
magnitude = sqrt(magnitude);
// Add the energy
sum[binIndex] += magnitude * magnitude;
}
// Average the energy;
sum[binIndex] /= chunkNb;
}
// Then get the values in decibel
for (int binIndex = 0; binIndex < N/2 + 1; binIndex++)
{
sum[binIndex] = 10 * log10f(sum[binIndex]);
}
希望这能回答你的问题。
编辑：Goz 的帖子将为您提供有关此事的大量信息 =)
【讨论】：
通常，您会只取其中一个数组，对应于您感兴趣的音乐的时间点。您将计算每个复杂数组元素的大小的对数。将 N/2 个结果绘制为 Y 值，并将 X 轴从 0 缩放到 Fs/2（其中 Fs 是采样率）。
【讨论】：