我想避免的是手动比较数组中的每个值并做出决定.
我想知道是否有一种有效的方法可以判断我的数组是否代表正弦波.
解决方法 正如评论员@NeilForrester所指出的那样,FFTs就是这样做的.编写自己的高效FFT并不容易,但是如果使用Objective-C,Accelerate框架的 vDSP routines提供了一种直接的方法 – 由于使用了UnsafePointer和UnsafeMutablePointer参数,因此在Swift中并不那么简单.这是一个使用FFT的简单Swift示例.import Foundationimport Acceleratepublic struct GFFT { let size: Int let halfSize: Int let log2n: vDSP_Length let twoOverSize: [float] var weights: FFTSetup init?(size: Int) { self.size = size self.log2n = vDSP_Length(log2(float(size))) guard let weights = vDSP_create_fftsetup(log2n,FFTradix(kFFTradix2)) else { print("Aargh in GFFT.fft - weights Failed") return nil } self.halfSize = size / 2 self.twoOverSize = [2 / float(size)] self.weights = weights } public func forward(realArray: [float]) -> (magnitude: [float],phase: [float]) { assert(realArray.count == self.size,"Aargh in GFFT.forward - size mismatch") var real = realArray // copy into var var imag = GFFT.zeros(size) var magnitudesSquared = GFFT.zeros(self.halfSize) var magnitudes = GFFT.zeros(self.halfSize) var normalizedMagnitudes = GFFT.zeros(self.halfSize) var phases = GFFT.zeros(self.halfSize) var splitComplex = DSPSplitComplex(realp: &real,imagp: &imag) vDSP_fft_zip(self.weights,&splitComplex,1,self.log2n,FFTDirection(FFT_FORWARD)) vDSP_zvmags(&splitComplex,&magnitudesSquared,vDSP_Length(self.halfSize)) vvsqrtf(&magnitudes,[Int32(self.halfSize)]) vDSP_zvphas(&splitComplex,&phases,vDSP_Length(self.halfSize)) vDSP_vsmul(&magnitudes,self.twoOverSize,&normalizedMagnitudes,vDSP_Length(self.halfSize)) // you may choose to return magnitudesSquared,for the power // magnitudes for the scaled amplitudes or // normalizedMagnitudes for,well,normalised magnitude. return (normalizedMagnitudes,phases) } private static func zeros(_ n: Int) -> [float] { return [float](repeating: 0,count: n) }}let testinput = (0 ..< 512).map { return sin(float())}if let fft = GFFT(size: testinput.count) { let (freq,phase) = fft.forward(realArray: testinput) freq.map({})}
游乐场输出:
至于你测试什么,它将取决于你得到的实际输出,所以我会试验实际数据给你的东西,但你的测试应该是这样的:
>找到振幅的平均值>找到最大振幅>检查两者的比率(最大值/平均值)是否高>检查最大值的索引是否接近零(或者它可能是直流信号)>检查任何其他局部最大值(并且会有一些)远小于全局最大值.
总结以上是内存溢出为你收集整理的数组 – 如何知道数组是否代表正弦波?全部内容,希望文章能够帮你解决数组 – 如何知道数组是否代表正弦波?所遇到的程序开发问题。
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