java使用FFT实现解析音乐频谱数据

要使用FFT处理音乐频谱数据，首先需要将音乐文件读入内存，并将其转换为一维数组。Java中可以使用javax.sound.sampled包中的AudioInputStream类来读取音乐文件，并使用java.util.Arrays类中的静态方法将其转换为一维数组。

读取音乐文件并转换为一维数组的代码示例如下：

import javax.sound.sampled.*;
import java.io.*;

public class AudioReader {
    public static int[] read(String filename) throws UnsupportedAudioFileException, IOException {
        AudioInputStream audioInputStream = AudioSystem.getAudioInputStream(new File(filename));
        AudioFormat format = audioInputStream.getFormat();
        int numChannels = format.getChannels();
        int sampleSizeInBits = format.getSampleSizeInBits();
        int numBytes = (int) (audioInputStream.getFrameLength() * format.getFrameSize());
        byte[] bytes = new byte[numBytes];
        int numSamples = numBytes / (numChannels * sampleSizeInBits / 8);
        int[] samples = new int[numSamples];

        audioInputStream.read(bytes);

        int i = 0;
        for (int t = 0; t < numBytes; t += 2 * numChannels) {
            int sample = 0;
            for (int channel = 0; channel < numChannels; channel++) {
                sample |= (bytes[t + channel * 2 + 1] << 8) | (bytes[t + channel * 2] & 0xFF);
            }
            samples[i++] = sample;
        }

        return samples;
    }
}

上述代码中，我们使用AudioSystem.getAudioInputStream方法读取音乐文件，并获取音频格式信息。然后根据音频格式将音频文件转换为字节数组，再将其转换为一维数组。需要注意的是，由于Java中只有整型数组，所以我们需要将每个采样点的数据转换为整型。

读取音乐文件后，我们可以使用FFT算法对其进行处理，得到音乐频谱数据。对音乐文件进行FFT变换的代码示例如下：

import java.util.Arrays;

public class FFT {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        int[] data = AudioReader.read("music.wav");
        int n = data.length;

        // 补零操作，使数据长度变为2的幂次
        int m = 1;
        while (m < 2 * n) {
            m <<= 1;
        }
        int[] x = Arrays.copyOf(data, m);

        // 一维FFT变换
        fft(x);

        // 输出结果
        for (int i = 0; i < m / 2; i++) {
            double freq = (double) i / m * 44100;
            double magnitude = Math.sqrt(x[2 * i] * x[2 * i] + x[2 * i + 1] * x[2 * i + 1]);
            System.out.println(freq + " " + magnitude);
        }
    }

    public static void fft(int[] x) {
        int n = x.length;
        if (n <= 1) {
            return;
        }

        // 分别计算奇偶数项
        int[] even = new int[n / 2];
        int[] odd = new int[n / 2];
        for (int i = 0; i < n / 2; i++) {
            even[i] = x[2 * i];
            odd[i] = x[2 * i + 1];
        }

        // 递归计算FFT
        fft(even);
        fft(odd);

        // 合并结果
        for (int k = 0; k < n / 2; k++) {
            double angle = -2 * k * Math.PI / n;
            double real = Math.cos(angle);
            double imag = Math.sin(angle);
            int re = even[k] + (int) (real * odd[k]) - (int) (imag * odd[k + n / 2]);
            int im = even[k] + (int) (imag * odd[k]) + (int) (real * odd[k + n / 2]);
            x[k] = re;
            x[k + n / 2] = im;
        }
    }
}

上述代码中，我们先使用AudioReader类读取音乐文件，并将其转换为一维数组。然后对该数组进行FFT变换，并将变换后的结果输出到控制台。需要注意的是，在输出结果时，我们需要计算每个频率对应的幅值。对于一维FFT变换的结果，数组下标为k的元素对应的频率为k / m * 采样率，其中m为数组长度，采样率为音频文件的采样率。