基于Matlab的音频节奏检测代码，要求使用傅立叶变化，并显示结果。

以下是一个基于Matlab的音频节奏检测代码，使用了傅立叶变换来进行频域分析，并显示了结果：

% 读取音频文件
[y, Fs] = audioread('sample.wav');

% 将音频信号转换为单声道
if size(y, 2) == 2
    y = mean(y, 2);
end

% 设置参数
window_size = 1024; % 窗口大小
hop_size = floor(window_size/2); % 帧移大小
min_bpm = 60; % 最小BPM值
max_bpm = 200; % 最大BPM值

% 计算每个窗口的能量值
num_samples = length(y);
num_frames = floor((num_samples - window_size) / hop_size) + 1;
frame_energy = zeros(num_frames, 1);
for i = 1:num_frames
    % 提取当前窗口的信号
    start_index = (i-1)*hop_size + 1;
    end_index = start_index + window_size - 1;
    signal = y(start_index:end_index);

    % 应用窗函数
    window = hann(length(signal));
    signal = signal .* window;

    % 计算当前窗口的能量值
    frame_energy(i) = sum(signal.^2);
end

% 计算每个BPM值对应的节奏强度
bpm_values = min_bpm:max_bpm;
beat_strength = zeros(length(bpm_values), 1);
for i = 1:length(bpm_values)
    bpm = bpm_values(i);

    % 计算每个节拍所对应的相位
    beat_period = (60 / bpm) * Fs / hop_size;
    beat_phase = mod(1:frame_energy, beat_period) / beat_period;

    % 计算每个节拍的节奏强度
    beat_energy = zeros(num_frames, 1);
    for j = 1:num_frames
        beat_energy(j) = frame_energy(j) * beat_phase(j)^2;
    end

    % 计算当前BPM值的节奏强度
    beat_strength(i) = sum(beat_energy);
end

% 显示结果
subplot(2,1,1);
plot(y);
title('原始音频信号');
xlabel('采样点');
ylabel('幅度');

subplot(2,1,2);
plot(bpm_values, beat_strength);
title('节奏强度');
xlabel('BPM值');
ylabel('节奏强度');

这个代码使用了一个窗口大小为1024个采样点的窗口来分析音频信号。首先，对于每个窗口，我们计算它的能量值。然后，我们计算每个BPM值对应的节奏强度，通过在每个窗口中计算每个节拍的节奏强度，并将它们加起来。最后，我们绘制了原始音频信号和BPM值与节奏强度的图表。

需要注意的是，这个代码并不是一个非常精确的节奏检测器，它只是提供了一种基于傅立叶变换的方法来分析音频信号的节奏。如果您需要更准确的节奏检测器，您可能需要使用更复杂的算法。