java如何进行数据的傅里叶变换

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mob64ca12ef217e 2024-10-17 11:42:14 ©著作权

文章标签 傅里叶变换 java Java 文章分类 Java 后端开发

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Java 实现数据的傅里叶变换

傅里叶变换是一种用于信号处理的强大工具，可以将时间域信号转换为频率域信号。本文将探讨如何在 Java 中实现数据的傅里叶变换，解决一个具体实际问题，即从一段声音信号中提取出其频率成分。

问题描述

假设我们有一个简单的音频信号，想要分析其频率成分。我们使用傅里叶变换将该信号转换到频率域，以便了解信号中包含的主要频率。这项技术广泛应用于音频分析、图像处理等领域。

方案设计

为了实现傅里叶变换，我们可以使用 Java 的 JTransforms 库，该库提供了高效的快速傅里叶变换 (FFT) 实现。以下是我们将要构建的类图：

classDiagram
    class AudioSignal {
        +double[] data
        +int sampleRate
        +void loadData(String filePath)
        +double[] performFFT()
    }
    
    class FFTAnalyzer {
        +void analyzeSignal(String filePath)
        +void visualizeFrequencies(double[] frequencyData)
    }

    AudioSignal --> FFTAnalyzer

依赖库

我们需要在项目中添加 JTransforms 的依赖。通过 Maven 管理，可以在 pom.xml 中添加以下内容：

<dependency>
    <groupId>com.github.wendykierp</groupId>
    <artifactId>jtransforms</artifactId>
    <version>2.4.0</version>
</dependency>

代码实现

接下来，我们将实现 AudioSignal 和 FFTAnalyzer 类。AudioSignal 类用于处理音频数据，FFTAnalyzer 则负责分析和可视化频率。

import org.jtransforms.fft.DoubleFFT_1D;

import javax.sound.sampled.*;
import java.io.File;
import java.io.IOException;

public class AudioSignal {
    private double[] data;
    private int sampleRate;

    public void loadData(String filePath) throws UnsupportedAudioFileException, IOException {
        File audioFile = new File(filePath);
        AudioInputStream audioStream = AudioSystem.getAudioInputStream(audioFile);
        AudioFormat format = audioStream.getFormat();
        sampleRate = (int) format.getSampleRate();
        
        int numBytes = (int) (audioStream.getFrameLength() * format.getFrameSize());
        byte[] audioBytes = new byte[numBytes];
        
        audioStream.read(audioBytes);
        
        data = new double[audioBytes.length / 2];
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            data[i] = (audioBytes[2 * i] | (audioBytes[2 * i + 1] << 8)) / 32768.0;
        }
        
        audioStream.close();
    }

    public double[] performFFT() {
        DoubleFFT_1D fft = new DoubleFFT_1D(data.length);
        double[] complexData = new double[data.length * 2]; // 复数形式 (实部、虚部)
        
        System.arraycopy(data, 0, complexData, 0, data.length);
        fft.realToComplex(complexData);
        
        return complexData;
    }
}

运行 performFFT 方法将返回音频信号的频率成分。

对于频率分析和可视化，我们将在 FFTAnalyzer 类中实现相关代码：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.knowm.xchart.*;

public class FFTAnalyzer {
    public void analyzeSignal(String filePath) {
        try {
            AudioSignal audioSignal = new AudioSignal();
            audioSignal.loadData(filePath);
            double[] frequencyData = audioSignal.performFFT();
            visualizeFrequencies(frequencyData);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    public void visualizeFrequencies(double[] frequencyData) {
        Map<String, Double> frequencyMap = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < frequencyData.length / 2; i++) {
            double frequency = i; // 简化：直接以 index 作为频率
            double amplitude = Math.sqrt(Math.pow(frequencyData[2 * i], 2) + Math.pow(frequencyData[2 * i + 1], 2));
            frequencyMap.put(String.valueOf(frequency), amplitude);
        }

        // 使用饼状图表示频率成分
        PieChart chart = new PieChartBuilder().width(800).height(600).title("Frequency Components").build();
        for (Map.Entry<String, Double> entry : frequencyMap.entrySet()) {
            chart.addSeries(entry.getKey(), entry.getValue());
        }

        new SwingWrapper<>(chart).displayChart();
    }
}

代码说明

AudioSignal 类：
- 方法 loadData：从指定路径读取音频文件，解析并转换为双精度浮点数数组。
- 方法 performFFT：使用 JTransforms 库对音频信号进行傅里叶变换。
FFTAnalyzer 类：
- 方法 analyzeSignal：分析指定音频文件，获取频率数据。
- 方法 visualizeFrequencies：使用饼状图显示频率成分。