如何实现64点FFT？越详细越好！

matlab实现的代码：

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x=importdata('aa.txt') %从aa.txt文件中读取数据，64点FFT就取64点数据

n=[1:64]; %64个数据

N=64;

y=fft(x); %进行FFT计算

%输出y

M=abs(y); %取幅值

M(1)=M(1)/2;

plot(n,2*M/N); %绘制幅频图,

title('幅频相应');

xlabel('频率');

ylabel('幅度');

如果要单片机实现的话，cortex及ARM有相应的库函数，但是要注意采样率，采样周期与信号周期的关系，频谱泄露的影响。

java中如何对arm音频文件进行FFT转换？

首先要先把arm音频解码后，分帧处理（如128个样点），然后用fft函数就可以了。

我想问一下 java 中没有有Complex 这个变量，是需要自己定义吗？可是我看有些代码是直接用的。代码如下

从你的问题描述看你是问是否有一个复数类型complex,我查了一下没有，都是自己定义的。下面的代码你可以参考：

/******************************************************************************

*  Compilation:  javac Complex.java

*  Execution:    java Complex

*

*  Data type for complex numbers.

*

*  The data type is "immutable" so once you create and initialize

*  a Complex object, you cannot change it. The "final" keyword

*  when declaring re and im enforces this rule, making it a

*  compile-time error to change the .re or .im instance variables after

*  they've been initialized.

*

*  % java Complex

*  a            = 5.0 + 6.0i

*  b            = -3.0 + 4.0i

*  Re(a)        = 5.0

*  Im(a)        = 6.0

*  b + a        = 2.0 + 10.0i

*  a - b        = 8.0 + 2.0i

*  a * b        = -39.0 + 2.0i

*  b * a        = -39.0 + 2.0i

*  a / b        = 0.36 - 1.52i

*  (a / b) * b  = 5.0 + 6.0i

*  conj(a)      = 5.0 - 6.0i

*  |a|          = 7.810249675906654

*  tan(a)       = -6.685231390246571E-6 + 1.0000103108981198i

*

******************************************************************************/

import java.util.Objects;

public class Complex {

private final double re;   // the real part

private final double im;   // the imaginary part

// create a new object with the given real and imaginary parts

public Complex(double real, double imag) {

re = real;

im = imag;

}

// return a string representation of the invoking Complex object

public String toString() {

if (im == 0) return re + "";

if (re == 0) return im + "i";

if (im   0) return re + " - " + (-im) + "i";

return re + " + " + im + "i";

}

// return abs/modulus/magnitude

public double abs() {

return Math.hypot(re, im);

}

// return angle/phase/argument, normalized to be between -pi and pi

public double phase() {

return Math.atan2(im, re);

}

// return a new Complex object whose value is (this + b)

public Complex plus(Complex b) {

Complex a = this;             // invoking object

double real = a.re + b.re;

double imag = a.im + b.im;

return new Complex(real, imag);

}

// return a new Complex object whose value is (this - b)

public Complex minus(Complex b) {

Complex a = this;

double real = a.re - b.re;

double imag = a.im - b.im;

return new Complex(real, imag);

}

// return a new Complex object whose value is (this * b)

public Complex times(Complex b) {

Complex a = this;

double real = a.re * b.re - a.im * b.im;

double imag = a.re * b.im + a.im * b.re;

return new Complex(real, imag);

}

// return a new object whose value is (this * alpha)

public Complex scale(double alpha) {

return new Complex(alpha * re, alpha * im);

}

// return a new Complex object whose value is the conjugate of this

public Complex conjugate() {

return new Complex(re, -im);

}

// return a new Complex object whose value is the reciprocal of this

public Complex reciprocal() {

double scale = re*re + im*im;

return new Complex(re / scale, -im / scale);

}

// return the real or imaginary part

public double re() { return re; }

public double im() { return im; }

// return a / b

public Complex divides(Complex b) {

Complex a = this;

return a.times(b.reciprocal());

}

// return a new Complex object whose value is the complex exponential of this

public Complex exp() {

return new Complex(Math.exp(re) * Math.cos(im), Math.exp(re) * Math.sin(im));

}

// return a new Complex object whose value is the complex sine of this

public Complex sin() {

return new Complex(Math.sin(re) * Math.cosh(im), Math.cos(re) * Math.sinh(im));

}

// return a new Complex object whose value is the complex cosine of this

public Complex cos() {

return new Complex(Math.cos(re) * Math.cosh(im), -Math.sin(re) * Math.sinh(im));

}

// return a new Complex object whose value is the complex tangent of this

public Complex tan() {

return sin().divides(cos());

}

// a static version of plus

public static Complex plus(Complex a, Complex b) {

double real = a.re + b.re;

double imag = a.im + b.im;

Complex sum = new Complex(real, imag);

return sum;

}

// See Section 3.3.

public boolean equals(Object x) {

if (x == null) return false;

if (this.getClass() != x.getClass()) return false;

Complex that = (Complex) x;

return (this.re == that.re)  (this.im == that.im);

}

// See Section 3.3.

public int hashCode() {

return Objects.hash(re, im);

}

// sample client for testing

public static void main(String[] args) {

Complex a = new Complex(5.0, 6.0);

Complex b = new Complex(-3.0, 4.0);

StdOut.println("a            = " + a);

StdOut.println("b            = " + b);

StdOut.println("Re(a)        = " + a.re());

StdOut.println("Im(a)        = " + a.im());

StdOut.println("b + a        = " + b.plus(a));

StdOut.println("a - b        = " + a.minus(b));

StdOut.println("a * b        = " + a.times(b));

StdOut.println("b * a        = " + b.times(a));

StdOut.println("a / b        = " + a.divides(b));

StdOut.println("(a / b) * b  = " + a.divides(b).times(b));

StdOut.println("conj(a)      = " + a.conjugate());

StdOut.println("|a|          = " + a.abs());

StdOut.println("tan(a)       = " + a.tan());

}

}

FFT的公式是什么和算法是怎样实现

二维FFT相当于对行和列分别进行一维FFT运算。具体的实现办法如下：

先对各行逐一进行一维FFT，然后再对变换后的新矩阵的各列逐一进行一维FFT。相应的伪代码如下所示：

for (int i=0; iM; i++)

FFT_1D(ROW[i]，N);

for (int j=0; jN; j++)

FFT_1D(COL[j]，M);

其中，ROW[i]表示矩阵的第i行。注意这只是一个简单的记法，并不能完全照抄。还需要通过一些语句来生成各行的数据。同理，COL[i]是对矩阵的第i列的一种简单表示方法。

所以，关键是一维FFT算法的实现。下面讨论一维FFT的算法原理。

【1D-FFT的算法实现】

设序列h(n)长度为N，将其按下标的奇偶性分成两组，即he和ho序列，它们的长度都是N/2。这样，可以将h(n)的FFT计算公式改写如下 ：

(A)

由于

所以，(A)式可以改写成下面的形式：

按照FFT的定义，上面的式子实际上是：

其中，k的取值范围是 0~N-1。

我们注意到He(k)和Ho(k)是N/2点的DFT，其周期是N/2。因此，H(k)DFT的前N/2点和后N/2点都可以用He(k)和Ho(k)来表示

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