iOS FFT Accerelate.framework 在播放期间绘制频谱

更新2016-03-15

请看一下这个项目：https://github.com/ooper-shlab/aurioTouch2.0-Swift https://github.com/ooper-shlab/aurioTouch2.0-Swift。它已被移植到 Swift，并且包含您正在寻找的所有答案（如果您来到这里）。

我做了很多研究，了解了很多有关 FFT 和加速框架的知识。但经过几天的实验，我有点沮丧。

我想在图表中显示音频文件播放过程中的频谱。对于每个时间间隔，它应该在 X 轴上通过 FFT 计算出的每个频率（在我的例子中为 512 个值）在 Y 轴上（以红色条显示）显示以 db 为单位的幅度。

The output should look like this:

我用 1024 个样本填充缓冲区，开始时仅提取左通道。然后我做所有这些 FFT 的事情。

到目前为止，这是我的代码：

设置一些变量

- (void)setupVars  
{  
    maxSamples = 1024;

    log2n = log2f(maxSamples);  
    n = 1 << log2n;  

    stride = 1;  
    nOver2 = maxSamples/2;  

    A.realp = (float *) malloc(nOver2 * sizeof(float));  
    A.imagp = (float *) malloc(nOver2 * sizeof(float));  
    memset(A.imagp, 0, nOver2 * sizeof(float));

    obtainedReal = (float *) malloc(n * sizeof(float));  
    originalReal = (float *) malloc(n * sizeof(float));

    setupReal = vDSP_create_fftsetup(log2n, FFT_RADIX2);  
}

进行 FFT。 FrequencyArray 只是一个保存 512 个浮点值的数据结构。

- (FrequencyArry)performFastFourierTransformForSampleData:(SInt16*)sampleData andSampleRate:(UInt16)sampleRate   
{  
    NSLog(@"log2n %i n %i,  nOver2 %i", log2n, n, nOver2);

    // n = 1024
    // log2n 10
    // nOver2 = 512

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        originalReal[i] = (float) sampleData[i];
    }

    vDSP_ctoz((COMPLEX *) originalReal, 2, &A, 1, nOver2);

    vDSP_fft_zrip(setupReal, &A, stride, log2n, FFT_FORWARD);

    float scale = (float) 1.0 / (2 * n);

    vDSP_vsmul(A.realp, 1, &scale, A.realp, 1, nOver2);
    vDSP_vsmul(A.imagp, 1, &scale, A.imagp, 1, nOver2);

    vDSP_ztoc(&A, 1, (COMPLEX *) obtainedReal, 2, nOver2);

    FrequencyArry frequencyArray;

    for (int i = 0; i < nOver2; i++) {
        frequencyArray.frequency[i] = log10f(obtainedReal[i]); // Magnitude in db???
    }

    return frequencyArray;  
}

输出看起来总是有点奇怪，尽管它似乎根据音乐移动。

我很高兴能够走到这里，感谢这里的一些非常好的帖子，如下所示：使用苹果FFT和加速框架 https://stackoverflow.com/questions/3398753/using-the-apple-fft-and-accelerate-framework

但现在我不知道该怎么办。我缺少什么？

首先你没有申请窗函数 http://en.wikipedia.org/wiki/Window_function在 FFT 之前 - 这将导致频谱模糊，因为频谱泄漏 http://en.wikipedia.org/wiki/Spectral_leakage.

其次，您只是使用 FFT 输出箱的实数分量来计算 dB 幅度 - 您需要使用复数幅度：

magnitude_dB = 10 * log10(re * re + im * im);