我需要幫助弄清楚這個 FFT 方法

Question

我正在嘗試使用 fft 從聲波中獲取頻率。 我找到了一種 FFT 方法，但我無法理解它想讓我輸入什么，如何從中獲取信息，以及如何使用我從中得到的信息。 我嘗試將緩沖區索引處的值輸入為 y，將緩沖區位置輸入為 x，但我得到了奇怪的結果。 int m 似乎與樣本有關，但我不知道如何選擇我想在那里輸入的內容。 但它會影響存儲到 x 和 y 雙精度值中的數量。 幸運的是，dir 很容易理解，它基本上就像一個布爾值，無論你是否向前 FFT。

public static void FFT(short dir, int m, double[] x, double[] y)
    {
        int n, i, i1, j, k, i2, l, l1, l2;
        double c1, c2, tx, ty, t1, t2, u1, u2, z;

        // Calculate the number of points 

        n = 1;

        for (i = 0; i < m; i++)
            n *= 2;

        // Do the bit reversal 

        i2 = n >> 1;
        j = 0;
        for (i = 0; i < n - 1; i++)
        {
            if (i < j)
            {
                tx = x[i];
                ty = y[i];
                x[i] = x[j];
                y[i] = y[j];
                x[j] = tx;
                y[j] = ty;
            }
            k = i2;

            while (k <= j)
            {
                j -= k;
                k >>= 1;
            }

            j += k;
        }

        // Compute the FFT 

        c1 = -1.0;
        c2 = 0.0;
        l2 = 1;

        for (l = 0; l < m; l++)
        {
            l1 = l2;
            l2 <<= 1;
            u1 = 1.0;
            u2 = 0.0;

            for (j = 0; j < l1; j++)
            {
                for (i = j; i < n; i += l2)
                {
                    i1 = i + l1;
                    t1 = u1 * x[i1] - u2 * y[i1];
                    t2 = u1 * y[i1] + u2 * x[i1];
                    x[i1] = x[i] - t1;
                    y[i1] = y[i] - t2;
                    x[i] += t1;
                    y[i] += t2;
                }

                z = u1 * c1 - u2 * c2;
                u2 = u1 * c2 + u2 * c1;
                u1 = z;
            }

            c2 = Math.Sqrt((1.0 - c1) / 2.0);

            if (dir == 1)
                c2 = -c2;

            c1 = Math.Sqrt((1.0 + c1) / 2.0);
        }

        // Scaling for forward transform 

        if (dir == 1)
        {
            for (i = 0; i < n; i++)
            {
                x[i] /= n;
                y[i] /= n;
            }
        }

Answer 1

我的猜測是：

m: Log2 of the data length
x: real part of input data
y: imaginary part of input data (array of 0s if the signal consists of only real numbers)

我還沒有測試，所以請讓我知道它是否有效。