私はスマートフォン（Android上）でプログラムを書いています。
- fft アルゴリズムによる音のスペクトルの分析
- 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。
- 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