apache commons快速傅里叶变换算法的java构建示例数据
我想使用Apache math commons实现FFT(FastFourier Transformer类)来处理一些虚拟数据,这些数据的8个数据样本构成了一个完整的正弦波。最大振幅为230。我尝试的代码片段如下:
private double[] transform()
{
double [] input = new double[8];
input[0] = 0.0;
input[1] = 162.6345596729059;
input[2] = 230.0;
input[3] = 162.63455967290594;
input[4] = 2.8166876380389125E-14;
input[5] = -162.6345596729059;
input[6] = -230.0;
input[7] = -162.63455967290597;
double[] tempConversion = new double[input.length];
FastFourierTransformer transformer = new FastFourierTransformer();
try {
Complex[] complx = transformer.transform(input);
for (int i = 0; i < complx.length; i++) {
double rr = (complx[i].getReal());
double ri = (complx[i].getImaginary());
tempConversion[i] = Math.sqrt((rr * rr) + (ri * ri));
}
} catch (IllegalArgumentException e) {
System.out.println(e);
}
return tempConversion;
}
1)现在,方法transform返回的数据是一个复数数组。该数组是否包含有关输入数据的频率分量信息?或者我创建的tempConversion数组将包含频率信息?tempConversion数组中的值为:
2.5483305001488234E-16
920.0
4.0014578493024757E-14
2.2914314707516465E-13
5.658858581079313E-14
2.2914314707516465E-13
4.0014578493024757E-14
920.0
2)我搜索了很多地方,但大多数地方都没有明确的文档说明算法期望的数据格式(就样本代码而言,以便更好地理解),以及如何使用结果数组来计算信号中包含的频率
# 1 楼答案
您的输出数据看起来是正确的。您已经计算了每个频率单元的复FFT输出的幅度,该频率单元对应于该单元对应频率下输入信号中的能量。由于输入是纯实数,所以输出是复共轭对称的,最后3个输出值是冗余的
所以你有:
除了bin 1(和bin 6)之外,所有值实际上都是0,这与预期的
Fs/8
频率相对应