Java实现时间抽取基2 FFT算法及验证

"这篇文档详细介绍了编程实现按时间抽取的基2快速傅里叶变换(FFT)算法。作者实现的功能包括DFT（离散傅里叶变换）和FFT，并进行了结果验证，比较了不同计算方法的准确性。项目还支持从wav文件中提取数据，绘制时域波形和频谱图，甚至可以边播放音频边绘制这些图形。此外，还提供了与MATLAB的接口，可以将计算结果保存至数据库。开发环境为Eclipse，同时利用MATLAB进行验证。" 本文档主要讨论了以下几个方面： 1. **已实现功能介绍**：作者实现了DFT和基2 FFT算法，通过与手算和MATLAB的结果比较，验证了算法的正确性。此外，还记录了计算所需的时间，能从wav音频文件中提取数据，并能绘制波形图和频谱图。特别地，程序支持在播放音频的同时显示波形或频谱。 2. **开发环境及介绍**：开发工作是在Eclipse环境中进行的，用Eclipse和MATLAB来测试和验证算法。MATLAB用于绘制和比较结果。 3. **项目文件介绍**：所有源代码组织在名为`FFT2_backup`的项目文件夹中，每个类对应一个Java文件，都位于`priv.Zhanghao.FFT`包下。 4. **DFT、FFT算法实现及结果验证**：详细阐述了DFT算法的实现，接着介绍了两种不同的FFT实现方法。这部分还包括了不同样本的计算示例，如x(n)={4,3,2,1,0}和x(n)={0,1,2,3,4,5,6,7}，并对比了Java和MATLAB的计算结果，确保了算法的准确性和一致性。 5. **拓展功能**：项目不仅限于计算，还包含了两个额外的功能，即在播放音频的同时绘制时域波形图和频谱图，这为实时分析音频提供了便利。 6. **工程代码**：提供了所有源代码的详细信息，便于读者理解实现过程。 7. **总结**：作者对整个项目进行了总结，可能涵盖了项目的亮点、遇到的问题以及解决方案。 这个资源对于学习和理解如何编程实现DFT和基2 FFT算法，以及如何将其应用于音频处理和可视化，是十分宝贵的。同时，它也展示了如何在Java和MATLAB之间建立接口，以及如何利用数据库存储和交换数据。