Java实现时间抽取基2 FFT算法及验证
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更新于2024-08-04
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"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。
2021-12-02 上传
2021-09-25 上传
2024-04-20 上传
2022-07-06 上传
2022-07-06 上传
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