我正在使用android项目。我需要FFT算法来处理android加速度计数据。在android sdk中有FFT库吗？
您可以使用此类，该类足够快，可用于实时音频分析
public class FFT {
int n, m;
// Lookup tables. Only need to recompute when size of FFT changes.
double[] cos;
double[] sin;
public FFT(int n) {
this.n = n;
this.m = (int) (Math.log(n) / Math.log(2));
// Make sure n is a power of 2
if (n != (1 << m))
throw new RuntimeException("FFT length must be power of 2");
// precompute tables
cos = new double[n / 2];
sin = new double[n / 2];
for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
cos[i] = Math.cos(-2 * Math.PI * i / n);
sin[i] = Math.sin(-2 * Math.PI * i / n);
}
}
public void fft(double[] x, double[] y) {
int i, j, k, n1, n2, a;
double c, s, t1, t2;
// Bit-reverse
j = 0;
n2 = n / 2;
for (i = 1; i < n - 1; i++) {
n1 = n2;
while (j >= n1) {
j = j - n1;
n1 = n1 / 2;
}
j = j + n1;
if (i < j) {
t1 = x[i];
x[i] = x[j];
x[j] = t1;
t1 = y[i];
y[i] = y[j];
y[j] = t1;
}
}
// FFT
n1 = 0;
n2 = 1;
for (i = 0; i < m; i++) {
n1 = n2;
n2 = n2 + n2;
a = 0;
for (j = 0; j < n1; j++) {
c = cos[a];
s = sin[a];
a += 1 << (m - i - 1);
for (k = j; k < n; k = k + n2) {
t1 = c * x[k + n1] - s * y[k + n1];
t2 = s * x[k + n1] + c * y[k + n1];
x[k + n1] = x[k] - t1;
y[k + n1] = y[k] - t2;
x[k] = x[k] + t1;
y[k] = y[k] + t2;
}
}
}
}
}
警告：此代码似乎源自here，并具有GPLv2许可证。
使用以下课程：https://www.ee.columbia.edu/~ronw/code/MEAPsoft/doc/html/FFT_8java-source.html
简短说明：调用fft（）提供x作为振幅数据，y作为全零数组，在函数返回第一个答案后将是[0] = x [0] ^ 2 + y [0] ^ 2。
完整说明：FFT是复数变换，它需要N个复数并产生N个复数。所以x [0]是第一个数字的实部，y [0]是复数部分。此函数就地计算，因此当函数返回x时，y将具有变换的实部和复杂部分。
一种典型用法是计算音频的功率谱。您的音频样本只有实部，您的复杂部分是0.要计算功率谱，您需要添加实部和复数部分的平方P [0] = x [0] ^ 2 + y [0] ^ 2。
另外重要的是要注意傅立叶变换，当应用于实数时，会产生对称结果（x [0] == x [x.lenth-1]）。 x [x.length / 2]处的数据具有来自频率f = 0Hz的数据。 x [0] == x [x.length-1]的频率数据等于采样率（例如，如果您采样的是44000Hz，则意味着f [0]反馈到22kHz）。
完整程序：
比调整固定数量为您的口味。
数字512定义了采样窗口，我不会解释它。只是避免过多减少它。
数字1024必须始终是最后一个数字的两倍。
数字50定义了更新率。如果您的采样率是每秒44000个样本，则更新率将为：R = 44000/1024/50 = 0.85秒。
kissfft是一个足够体面的库，可以在android上编译。它具有比FFTW更通用的许可证（即使FFTW无疑更好）。
你可以在libgdx https://github.com/libgdx/libgdx/blob/0.9.9/extensions/gdx-audio/src/com/badlogic/gdx/audio/analysis/KissFFT.java中找到一个用于kissfft的android绑定
或者，如果您想要一个纯Java的解决方案，请尝试jTransforms https://sites.google.com/site/piotrwendykier/software/jtransforms
使用这个class（EricLarch的答案来自的那个）。
使用说明
此函数用FFT输出替换输入数组。
输入
即如果你的输入是（1 + 8i，2 + 3j，7-i，-10-3i）
产量
要获得经典的FFT图，您需要计算实部和虚部的大小。
就像是：
public double[] fftCalculator(double[] re, double[] im) {
if (re.length != im.length) return null;
FFT fft = new FFT(re.length);
fft.fft(re, im);
double[] fftMag = new double[re.length];
for (int i = 0; i < re.length; i++) {
fftMag[i] = Math.pow(re[i], 2) + Math.pow(im[i], 2);
}
return fftMag;
}
如果您的原始输入是幅度与时间的关系，请参阅this StackOverflow answer了解如何获得频率。
@J Wang您的输出幅度似乎比您链接的线程上给出的答案更好但是仍然是幅度平方...复数的幅度
z = a + ib
按计算
|z|=sqrt(a^2+b^2)
链接线程中的答案表明，对于纯实数输入，输出应该使用a2或a作为输出，因为值为
a_(i+N/2) = -a_(i),
使用b_(i) = a_(i+N/2)意味着表中的复杂部分位于输出表的后半部分。
即，实数输入表的输出表的后半部分是真实的共轭...
所以z = a-ia给出了一个量级
|z|=sqrt(2a^2) = sqrt(2)a
因此值得注意缩放因素...我建议在书中或维基上查找所有这些以确定。
是的，有一个qazxsw poi维护在github qazxsw poi上，可以作为Maven插件JTransforms使用。
用于：
here
但是对于最近的Gradle版本，您需要使用以下内容：
here