我制作了一个应用程序，可以将 FFT 实时绘制到屏幕上（从麦克风）。 x 轴上的时间、y 轴上的频率和像素的颜色代表幅度（几乎是一个普通的 FFT 频谱图）。
我的问题是，即使我可以从音乐中看到模式，但也有很多噪音。谷歌搜索我看到人们对振幅应用对数计算。我应该这样做吗？如果是这样，公式会是什么样子？ （我使用的是 C#，但我可以将数学转换为代码，因此任何示例都可以。）
我可以通过应用将较低值显示为较暗颜色的配色方案来绕过此问题。我只是不确定音频是否在没有对数计算的情况下正确表示。
对数刻度上的振幅表示近似于人类听觉系统的灵敏度，因此与非对数刻度相比，可以更好地表示您所听到的内容。从数学上来说，你所要做的就是：
Alog = 20*log10 (abs (A))
Where A是 FFT 数据的幅度，并且Alog是输出。的因素20只是一种约定，对图像没有影响，您可能无论如何都会将其缩放为颜色方案。
EDIT
关于的解释20系数：dB（分贝）单位是测量的对数单位ratios：它表示 100 和 10 之间的距离与 1000 和 100 之间的距离相同的比例（因为它们具有相同的比率：1000/100 = 100/10）。如果以 dB 为单位进行测量，您将得到：
10*log10 (1000/100) = 10*log10 (100/10) = 10
的因素为10是因为deci means tenth，这意味着 1 Bel 是 10 deciBels，（比如 1 公斤是 1000 克）
由于人类听觉系统也在（大约）测量比率，因此在对数标度上测量声级是有意义的，即测量声级与某个参考值的比率。由于声音的电平与声波的功率（以瓦特为单位）相关，因此您实际上测量的是功率比 P/Pref。此外，功率与振幅的平方成正比，因此总而言之，您会得到：
10*log10 (P/Pref) = 10*log10 (A^2 / Aref^2) = 20*log10 (A/Aref)
通过日志规则。这就是它的由来20因素 - 请记住，在计算机中，音频是由声波的瞬时幅度表示的。
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