c# 将音频的时域数据 double[]转换为频域数据

在C#中，将音频的时域双精度浮点数数组（double[]）转换为频域数据，通常会用到Fast Fourier Transform (FFT)技术。以下是一种常见的做法：

1. **导入所需库**：
首先，你需要包含`System.Numerics`命名空间，这里包含了一个名为`Complex`的结构体以及`FastFourierTransform`类，用于计算FFT。

using System;
using System.Numerics;

2. **设置数组长度和帧大小**：
确定数组的大小（通常是音频样本的总数）和帧大小（用于计算局部频谱），例如：

int sampleCount = audioSamples.Length;
int frameSize = 512; // 可以根据需要调整帧大小

3. **创建帧并填充**：
创建一个大小为帧大小的子数组，然后从原始数组取帧：

double[][] frames = new double[frameSize][];
for (int i = 0; i <= sampleCount - frameSize; i++)
{
    frames[i] = audioSamples.Skip(i).Take(frameSize).ToArray();
}

4. **计算FFT**：
使用`FastFourierTransform`类，计算每个帧的FFT，并将其存储为复数数组：

Complex[] fftResult;
for (int i = 0; i < frames.Length; i++)
{
    fftResult = FastFourierTransform.FFT(frames[i], FFTOptions.None);
    // 变换后的结果是复数数组，包含幅度和相位信息
}

5. **获取频域数据**：
如果你需要的是频率轴上每个组件的幅度，你可以只取复数数组的实部。也可以进一步处理，比如归一化或转化为赫兹频率范围。

double[] frequencyDomainData = new double[fftResult.Length / 2 + 1];
for (int i = 0; i < fftResult.Length / 2; i++)
{
    frequencyDomainData[i] = fftResult[i].Magnitude;
}

注意：这只是一个基本示例，实际操作可能会涉及到预加重、窗口处理、频率范围调整等音频处理细节。另外，`FastFourierTransform`的结果通常是对称的，所以只取半部分是为了节省存储空间。