fft 数据是一维信号,您希望将数据可视化为二维网格。
如果您知道您希望网格有多少行和列,您可以使用算术计算基于索引的 x 和 y 网格位置。
假设您有 100 个元素,并且希望将它们显示在 10x10 的网格中:
使用 1D 数组计数器和模 (%) 列数来计算 2D x 索引,然后除以 (/) 列数来计算 2D y 索引:
for(int i = 0 ; i < 100; i++){
println(i,i % 10, i / 10);
}
这里有一个加长注释的例子:
// fft data placeholder
float[] values = new float[100];
// fill with 100 random values
for(int i = 0 ; i < values.length; i++){
values[i] = random(0.0,1.0);
}
// how many rows/cols
int rows = 10;
int cols = 10;
// how large will a grid element be (including spacing)
float widthPerSquare = (width / cols);
// grid elements offset from top left
float offsetX = widthPerSquare * 0.5;
float offsetY = widthPerSquare * 0.5;
noStroke();
smooth();
println("i,gridX,gridY,value");
// traverse data
for(int i = 0; i < 100; i++){
// calculate x,y indices
int gridX = i % rows;
int gridY = i / rows;
println(i+","+gridX+","+gridY+","+values[i]);
// calculate on screen x,y position based on grid element size
float x = offsetX + (gridX * widthPerSquare);
float y = offsetY + (gridY * widthPerSquare);
// set the size to only be 75% of the grid element (to leave some spacing)
float size = values[i] * widthPerSquare * 0.75;
//fill(values[i] * 255);
ellipse(x,y,size,size);
}
在您的情况下,假设 fft.specSize() 大约为 512,并且您想绘制一个方形网格,您可以执行以下操作:
import ddf.minim.analysis.*;
import ddf.minim.*;
Minim minim;
FFT fft;
AudioInput mic;
int rows;
int cols;
float xSpacing;
float ySpacing;
void setup()
{
size(512, 512, P3D);
noStroke();
minim = new Minim(this);
mic = minim.getLineIn();
fft = new FFT(mic.bufferSize(), mic.sampleRate());
// define your own grid size or use an estimation based on square root of your FFT data
rows = cols = (int)sqrt(fft.specSize());
println(rows,rows * rows);
xSpacing = width / cols;
ySpacing = height / rows;
}
void draw()
{
background(0);
fft.forward(mic.mix);
for(int i = 0; i < fft.specSize(); i++)
{
float size = fft.getBand(i) * 90;
float x = (i % rows) * xSpacing;
float y = (i / rows) * ySpacing;
ellipse(x, y, size, size );
}
}
请注意,该示例未应用偏移,并且网格为 22 x 22 (484 != 512),
但希望它会给你一些想法。
要记住的另一件事是该 FFT 数组的内容。
您可能希望对数进行缩放以考虑 how we perceive 声音。
查看 Processing > Examples > Contributed Libraries > Minim > Analysis > SoundSpectrum 并查看 logAverages()。播放 minBandwidth 和 bandsPerOctave 可能会帮助您获得更好的可视化效果。
如果您想更深入地了解可视化,请查看此 wakjah 的出色答案 here,如果您有时间,请学习 Dan Ellis 的精彩 Music Signal Computing 课程