NAudio fft结果给出所有频率C#的强度

Question

我有一个工作实现NAudio的wasapi环回录制和数据的FFT.我得到的大多数数据都是应该的,但每隔一段时间(10秒到几分钟的间隔),它几乎在所有频率上显示振幅.

基本上,图像从右到左滚动,时间和频率从底部的最低频率开始以对数标度进行.这些线是错误.据我所知,那些不应该在那里.

我得到音频缓冲区并将样本发送到聚合器(应用汉明窗口),该聚合器实现了NAudio FFT.在我以任何方式修改它之前检查了数据(FFT结果)(图像不是来自原始FFT输出,而是desibel缩放),确认FFT结果给出了那些线.我还可以指出图片是用LockBits修改的,所以我认为那里的逻辑有问题,但这就是为什么我检查了显示相同问题的FFT输出数据.

好吧,我可能是错的,问题可能在某个地方,我说它不是,但它似乎真的来自FFT或缓冲数据(数据本身或样本的聚合).不知怎的,我怀疑缓冲区本身是否像这样被破坏了.

如果有人知道可能导致这种情况的话,我会非常感激!

UPDATE

所以我决定绘制整个FFT结果范围而不是它的一半.它表现出一些奇怪的.我不确定FFT,但我认为傅里叶变换应该给出一个反映在中间的结果.这当然不是这种情况.

图像是线性比例的,因此图像的中间位置是FFT结果的中间点.底部是第一个,顶部是最后一个.

我正在播放一个10kHz的正弦波,它给出了两条水平线,但顶部超出了我的范围.看起来这些线条在图片的底部四分之一处被镜像,所以这对我来说也很奇怪.

更新2

所以我将FFT大小从4096增加到8192再次尝试.这是我输出正弦频率的输出.

似乎结果反映了两次.一旦在中间,然后再在上半部和下半部.巨大的线条现在已经消失了......看起来这些线条现在只出现在下半部分了.

在使用不同的FFT长度进行一些进一步测试之后,该线路中的线条似乎是完全随机的.

更新3

我做了很多测试.我添加的最新内容是样本重叠,以便在下一个FFT开始时重用示例数组的后半部分.在汉明和汉恩的窗户上,它给了我很大的强度(就像我发布的第二张照片一样)但不是布莱克曼哈里斯.禁用重叠会删除每个窗口函数上的最大错误.即使使用BH窗口,顶部图片中的较小错误仍然存​​在.我仍然不知道为什么会出现这些线条.

我当前的表单允许控制使用哪个窗口功能(前面提到的三个),重叠(开/关)和多个不同的绘图选项.这允许我在更改时比较所有影响方效果.

我会进一步调查(我很确定我在某些方面犯了一个错误)但是很好的建议非常受欢迎!

Answer 1

问题在于我处理数据数组的方式.现在就像一个魅力.

代码(删除多余的,可能会增加错误):

// Other inputs are also usable. Just look through the NAudio library.
private IWaveIn waveIn; 
private static int fftLength = 8192; // NAudio fft wants powers of two!

// There might be a sample aggregator in NAudio somewhere but I made a variation for my needs
private SampleAggregator sampleAggregator = new SampleAggregator(fftLength);

public Main()
{
    sampleAggregator.FftCalculated += new EventHandler<FftEventArgs>(FftCalculated);
    sampleAggregator.PerformFFT = true;

    // Here you decide what you want to use as the waveIn.
    // There are many options in NAudio and you can use other streams/files.
    // Note that the code varies for each different source.
    waveIn = new WasapiLoopbackCapture(); 

    waveIn.DataAvailable += OnDataAvailable;

    waveIn.StartRecording();
}

void OnDataAvailable(object sender, WaveInEventArgs e)
{
    if (this.InvokeRequired)
    {
        this.BeginInvoke(new EventHandler<WaveInEventArgs>(OnDataAvailable), sender, e);
    }
    else
    {
        byte[] buffer = e.Buffer;
        int bytesRecorded = e.BytesRecorded;
        int bufferIncrement = waveIn.WaveFormat.BlockAlign;

        for (int index = 0; index < bytesRecorded; index += bufferIncrement)
        {
            float sample32 = BitConverter.ToSingle(buffer, index);
            sampleAggregator.Add(sample32);
        }
    }
}

void FftCalculated(object sender, FftEventArgs e)
{
    // Do something with e.result!
}

和Sample Aggregator类:

using NAudio.Dsp; // The Complex and FFT are here!

class SampleAggregator
{
    // FFT
    public event EventHandler<FftEventArgs> FftCalculated;
    public bool PerformFFT { get; set; }

    // This Complex is NAudio's own! 
    private Complex[] fftBuffer;
    private FftEventArgs fftArgs;
    private int fftPos;
    private int fftLength;
    private int m;

    public SampleAggregator(int fftLength)
    {
        if (!IsPowerOfTwo(fftLength))
        {
            throw new ArgumentException("FFT Length must be a power of two");
        }
        this.m = (int)Math.Log(fftLength, 2.0);
        this.fftLength = fftLength;
        this.fftBuffer = new Complex[fftLength];
        this.fftArgs = new FftEventArgs(fftBuffer);
    }

    bool IsPowerOfTwo(int x)
    {
        return (x & (x - 1)) == 0;
    }

    public void Add(float value)
    {
        if (PerformFFT && FftCalculated != null)
        {
            // Remember the window function! There are many others as well.
            fftBuffer[fftPos].X = (float)(value * FastFourierTransform.HammingWindow(fftPos, fftLength));
            fftBuffer[fftPos].Y = 0; // This is always zero with audio.
            fftPos++;
            if (fftPos >= fftLength)
            {
                fftPos = 0;
                FastFourierTransform.FFT(true, m, fftBuffer);
                FftCalculated(this, fftArgs);
            }
        }
    }
}

public class FftEventArgs : EventArgs
{
    [DebuggerStepThrough]
    public FftEventArgs(Complex[] result)
    {
        this.Result = result;
    }
    public Complex[] Result { get; private set; }
}

这就是我想的.我可能错过了一些东西.希望这可以帮助!