WPF 中 ActualWidth 是什么类型

`ActualWidth` 是 WPF 中的一个依赖属性，它表示元素的实际宽度，即元素在屏幕上实际占用的像素数。它的类型是 `double`。

在 WPF 中，元素的宽度可以通过多种方式指定，比如设置 `Width` 属性、使用布局容器（如 Grid）进行布局等。而 `ActualWidth` 属性则表示元素最终实际占用的像素数，它受到多种因素的影响，比如元素的布局方式、父容器的大小等等。

需要注意的是，`ActualWidth` 属性是只读的，无法直接设置。如果需要改变元素的宽度，应该修改 `Width` 或其他相关属性，然后 WPF 会自动计算出新的 `ActualWidth`。同时，对于一些特殊的元素（比如容器），`ActualWidth` 的值可能会在布局期间被重新计算多次，因此在使用时需要注意它的实时性。

相关问题

WPF Popup控件的ActualWidth为0是怎么回事

可能是因为Popup控件在显示之前并没有被正确的测量和布局，所以它的ActualWidth属性为0。

你可以尝试在Popup控件的Opened事件中获取它的ActualWidth属性值，因为在该事件中，Popup已经完成了布局和渲染，ActualWidth属性已经被正确地计算出来了。

另外，你也可以在Popup控件的SizeChanged事件中获取其ActualWidth属性值。当Popup的大小发生变化时，SizeChanged事件会被触发，并且此时Popup的ActualWidth属性值也已经被正确地计算出来了。

如何在WPF中使用fft

WPF中使用FFT需要进行以下步骤：

1. 引用NAudio库，该库提供了处理音频的方法和类。

2. 读取音频文件并将其转换为PCM格式。

3. 将PCM数据传递给FFT算法进行处理。

4. 将处理后的数据绘制成图形。

下面是一个简单的示例代码，演示如何在WPF中使用FFT：

using NAudio.Wave;
using System;
using System.Numerics;
using System.Windows;
using System.Windows.Media;
using System.Windows.Shapes;

namespace WpfApp1
{
    public partial class MainWindow : Window
    {
        private WaveIn waveIn;
        private readonly int sampleRate = 40000;
        private readonly int fftLength = 1024;
        private readonly int binCount;
        private readonly Complex[] fftBuffer;
        private readonly double[] fftOutput;
        private readonly double[] fftInput;
        private readonly double[] window;

        public MainWindow()
        {
            InitializeComponent();

            binCount = fftLength / 2;
            fftBuffer = new Complex[fftLength];
            fftOutput = new double[binCount];
            fftInput = new double[fftLength];
            window = new double[fftLength];

            // 初始化窗口函数
            for (int i = 0; i < fftLength; i++)
            {
                window[i] = 0.54 - 0.46 * Math.Cos(2 * Math.PI * i / (fftLength - 1));
            }

            // 初始化WaveIn对象
            waveIn = new WaveIn
            {
                DeviceNumber = 0,
                WaveFormat = new WaveFormat(sampleRate, 16, 1),
                BufferMilliseconds = (int)((double)fftLength / (double)sampleRate * 1000.0),
                NumberOfBuffers = 1
            };
            waveIn.DataAvailable += WaveIn_DataAvailable;
            waveIn.StartRecording();
        }

        private void WaveIn_DataAvailable(object sender, WaveInEventArgs e)
        {
            // 将音频数据转换为PCM格式
            for (int i = 0; i < e.BytesRecorded / 2; i++)
            {
                short sample = (short)((e.Buffer[i * 2 + 1] << 8) | e.Buffer[i * 2]);
                fftInput[i] = (double)sample / 32768.0;
            }

            // 应用窗口函数
            for (int i = 0; i < fftLength; i++)
            {
                fftInput[i] *= window[i];
            }

            // 执行FFT
            for (int i = 0; i < fftLength; i++)
            {
                fftBuffer[i] = new Complex(fftInput[i], 0);
            }
            MathNet.Numerics.IntegralTransforms.Fourier.Forward(fftBuffer, MathNet.Numerics.IntegralTransforms.FourierOptions.NoScaling);

            // 计算幅度谱
            for (int i = 0; i < binCount; i++)
            {
                fftOutput[i] = 20.0 * Math.Log10(fftBuffer[i].Magnitude / fftLength * 2);
            }

            // 绘制图形
            Dispatcher.Invoke(() =>
            {
                canvas.Children.Clear();
                for (int i = 0; i < binCount; i++)
                {
                    double x = (double)i / (double)binCount * canvas.ActualWidth;
                    double y = (1.0 - fftOutput[i] / 100.0) * canvas.ActualHeight;
                    canvas.Children.Add(new Line
                    {
                        X1 = x,
                        Y1 = canvas.ActualHeight,
                        X2 = x,
                        Y2 = y,
                        Stroke = Brushes.Blue,
                        StrokeThickness = 1
                    });
                }
            });
        }
    }
}

在上面的代码中，我们使用NAudio库读取音频文件并将其转换为PCM格式。然后，我们将PCM数据传递给FFT算法进行处理，并计算幅度谱。最后，我们将幅度谱绘制成图形。