【随手笔记】FFT+音乐频谱(二)

深入理解音频处理中的FFT及其频谱特性 快速傅里叶变换(FFT)是一种算法,用于快速计算离散傅里叶变换(DFT)。DFT是一种数学变换,用于将离散时间信号转换为频率域表示。通过FFT,我们可以高效地分析信号的频谱,这在音频、图像处理、通信等领域有广泛的应用。 阅读详情

音乐频谱
显示的硬件有两种

  • 第一种就是灯带
  • 第二种就是点阵屏
  • 第三种是简易方法-使用支持数据解析的上位机

主频设置64Mhz
使用8M ADC DMA 采样1024点
耗时为 32毫秒
FFT计算1024点
耗时为19毫秒

人耳所听到的频率为 20HZ - 20KHZ
所以 一般为 44.1KHZ采样速率
(奈奎斯特采样定律)
采集频率是原始信号频率的两倍才会尽可能还原

人眼所能观测的频闪为 小于20HZ
5-15HZ最为舒适

所以呢 灯的频闪使用 10HZ
然后采样端
100毫秒的数据处理后然后刷新一次
100毫秒 44.1KHZ数据

如果是灯带的话
FFT显示方案
频率幅值对应

  1. 亮度
  2. 分段显示 幅值
  3. 总的幅值
  4. 跑马快慢
C++实现FFT频谱分析 原理 找一本数字信号处理的书,把DFT的原理耐心看一遍就能明白所有前置知识的概念,比如什么是W(N,nk),为什么要把实数序列拓展到复数域上,不要看xxx博文的介绍。FFT就是DFT的一种快速实现算法,DFT复杂度O(n2n^2n2),FFT可以把复杂度降到O(nlognnlognnlogn)。FFT分为基2 时间抽取法与基2 频率抽取法,本文介绍的是时间抽取法。 FFT的实现步骤主要分为三步 将原序列扩展到复数域上,然后进行序数重排(元素的交换) 归一化蝶形系数 按照M级分解的顺序从左到右逐级进行蝶形运 阅读详情

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