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私はスマートフォン（Android上）でプログラムを書いています。

  1. fft アルゴリズムによる音のスペクトルの分析
  2. 音の強さを測定すると、上記の分析から得たスペクトルから f = fo (例: fo = 18khz) が得られます。
  3. この強度でスマートフォンから音源までの距離を計算する

fft の後、2 つの配列 (実数と画像) を取得しました。f=18000hz での音の強さを計算します (音の強さを測定しやすくするために、18000 Hz での音源は変更されていないとします)。次のように:

ビン FFT[i] の周波数は :

    if i <= [N/2] then i * SamplingFrequency / N
    if i >= [N/2] then (N-i) * SamplingFrequency / N

したがって、周波数 = 18000hz の場合、i = 304 を選択します。

    sound intensity  = real_array[304] * real_array[304] + image_array[304] * image_array[304]

ただし、実際には強度が大きく変化するため、距離を測定することは困難です。そして、私はこれを説明する方法がわかりません。

ついでに質問したいのですが、上で測定した強度は何の単位で計算するのですか？

これが私のコードです：

を。fft アルゴリズム (私は fft 512 ポイントを使用します)

import define.define512;

パブリック クラス fft {

private static  float[] W_real;
private static float[] W_img;
private static  float[] input_real= new float[512];
private static  float[] input_img;

//input_real1 は mic(スマートフォン) からの値です

//出力は音の強さの値

public static void FFT(float[] input_real1, float[] output)
{
    for(int i =0;i<512;i++) input_real[i] = input_real1[i];
    input_img = new float[512];
    W_real = define512.W_IMAG;
    W_img = define512.W_IMAG;
    int[] W_order = define512.ORDER;
    float[] output_real = new float[512], output_img = new float[512];

    fftradix2(0,511);

//反転ビットで取引を並べ替える

    reorder(input_real, input_img, output_real, output_img, W_order, 512);

    for(int i =0;i<512;i++)
    {
        output[i] = sqrt((output_real[i]*output_real[i] + output_img[i]*output_img[i]));
    }


}
private static  void reorder(float[] in_real,float[] in_imag, float[] out_real,float[] out_imag,int[] order,int N){         
    for(int i=0;i<N;i++){
        out_real[i]=in_real[order[i]];
        out_imag[i]=in_imag[order[i]];
    }
}

//fft アルゴリズム

private static  void fftradix2(int dau,int cuoi)
{
    int check = cuoi - dau;
    if (check == 1)
    {


        input_real[dau] = input_real[dau] + input_real[cuoi];
        input_img[dau] = input_img[dau] + input_img[cuoi];

        input_real[cuoi] = input_real[dau] -2* input_real[cuoi];
        input_img[cuoi] = input_img[dau] -2* input_img[cuoi];


    }
    else
    {
        int index = 512/(cuoi - dau + 1);           
        int tg = (cuoi - dau)/2;
        fftradix2(dau,(dau+tg));
        fftradix2((cuoi-tg),cuoi);
        for(int i = dau;i<=(dau+tg);i++)
        {

             input_real[i] = input_real[i] + input_real[i+tg+1]*W_real[(i-dau)*index] - input_img[i+tg+1]*W_img[(i-dau)*index];
             input_img[i] = input_img[i] + input_real[i+tg+1]*W_img[(i-dau)*index] + input_img[i+tg+1]*W_real[(i%(tg+1))*index];

             input_real[i+tg+1] = input_real[i] -2* input_real[i+tg+1]*W_real[(i-dau)*index] +2* input_img[i+tg+1]*W_img[(i-dau)*index];
             input_img[i+tg+1] = input_img[i] -2* input_real[i+tg+1]*W_img[(i-dau)*index] -2* input_img[i+tg+1]*W_real[(i-dau)*index];

        }
    }
}
    }

b. コードはスマートフォンでマイクを使用します

    NumOverlapSample = 800;
    NumNewSample = 224;
    private static int Fs = 44100; 
    private byte recorderAudiobuffer[] = new byte [1024];
    AudioRecord recorder = new  AudioRecord(AudioSource.MIC, Fs, AudioFormat.CHANNEL_IN_MONO, AudioFormat.ENCODING_PCM_16BIT, 4096);
    //start recorder
    recorder.startRecording();

    timer.schedule(new task_update(), 1000, 10);
    class task_update extends TimerTask
{
    @Override
    public void run() {
        // TODO Auto-generated method stub

        for(int i=0;i<NumOverlapSample;i++)
             recorderAudiobuffer[i] = recorderAudiobuffer[i+NumNewSample];
        int bufferRead = recorder.read(recorderAudiobuffer,NumOverlapSample,NumNewSample);
        convert.decode(recorderAudiobuffer, N, input);
        fft.FFT(input, output);
    }

そして私のソースhttps://www.box.com/s/zuppzkicymfsuv4kb65p

全てに感謝

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