来自库的 FFT 的电平低于 Web 音频 FFT
FFT from libraries have lower levels than Web audio FFT
我正在尝试根据 Web 浏览器中的麦克风输入绘制 FFT 图形。我创建了一个将 FFT 结果绘制成 canvas 的对象。我首先使用了网络音频分析器 (https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/AnalyserNode/getByteFrequencyData) 的频率数据，得到了以黑色显示的图。它检测到大多数频率的相当大的水平，直到每个样本接近 0.5。第一张图是 FFT，第二张图是捕获的麦克风噪声。
后来我完全一样，这次使用fft.js（https://www.npmjs.com/package/fft.js）。结果 FFT 看起来几乎没有填充，即使我已经扩展了垂直轴（左上角的数字是图中的最大值）
感觉漏掉了一个概念，我想知道：为什么两次FFT的结果如此不同？我是否需要将一个尺度的输入或输出整形为另一个尺度？
您可能在这里比较苹果和橘子。根据 spec for getByteFrequencyData，您获得的值是分贝级的。
FFT 库中的值可能是线性的。如果是这样，您需要在比较结果之前将其转换为 dB。 （或将字节频率数据转换为线性）。
另请注意，WebAudio 在计算结果之前应用窗口函数。这可能会使它与您的 FFT 结果不同，除非您也应用相同的窗口函数。
我正在尝试根据 Web 浏览器中的麦克风输入绘制 FFT 图形。我创建了一个将 FFT 结果绘制成 canvas 的对象。我首先使用了网络音频分析器 (https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/AnalyserNode/getByteFrequencyData) 的频率数据，得到了以黑色显示的图。它检测到大多数频率的相当大的水平，直到每个样本接近 0.5。第一张图是 FFT，第二张图是捕获的麦克风噪声。
后来我完全一样，这次使用fft.js（https://www.npmjs.com/package/fft.js）。结果 FFT 看起来几乎没有填充，即使我已经扩展了垂直轴（左上角的数字是图中的最大值）
感觉漏掉了一个概念，我想知道：为什么两次FFT的结果如此不同？我是否需要将一个尺度的输入或输出整形为另一个尺度？
您可能在这里比较苹果和橘子。根据 spec for getByteFrequencyData，您获得的值是分贝级的。
FFT 库中的值可能是线性的。如果是这样，您需要在比较结果之前将其转换为 dB。 （或将字节频率数据转换为线性）。
另请注意，WebAudio 在计算结果之前应用窗口函数。这可能会使它与您的 FFT 结果不同，除非您也应用相同的窗口函数。