本人是音乐爱好者，从小就特别喜欢那个随着音乐跳动的方框效果，就是这个：
arduino上一大把
对，我忍你很久了，我就想用mpy做，全网没有，行我自己研究。
果然兴趣是最好的老师，我之前有篇博客专门讲音频，有兴趣的可以回顾一下。
提到可视化频谱，必然绕不开fft，大学学过这玩意，当时一心玩，老师讲的一个字都么听进去，网上教程简略扫了一下， 大该就是把时域转频域的工具，我大mpy居然没有fft函数，奶奶的，先放着。
音频信息如何收集？第一种傻瓜式的ADC，模拟转数字，原始粗暴，第二种，I2S库，我之前博客有讲过，数据是PCM编码。
然后又去学PCM编码，一学豁然开朗，舒服，以代码为例：
audio_in = I2S(0,
sck=bck_pin, ws=ws_pin, sd=sdin_pin,
mode=I2S.RX,
bits=16,
format=I2S.MONO,
rate=8000,
ibuf=64000)
这里初始化了一个I2S对象，应用题来了，已知：bits=16 rate=8000 buf=64000 单声道，请问可以录几秒？之前的博客实践告诉我，4秒，为啥是4秒呢？能懂这个PCM编码已经懂了一大半了，基本原理还是得自己啃，我不直接喂你，我尽量人话解释一下，bits=16:16位采样，也就是有65536中大小的数据，存一个数据需要2bytes，rate=8000hz，一秒存8000个数据，单声道，不用双声道，简化了，然后就算吧，2bytes80004=64000bytes，芜湖，刚好对上，这不就很明了了么，就是逐个bytes存的呀，至于具体咋编的码，我还要看下。
micropython的I2S有几种模式的，阻塞，非阻塞，即时，翻文档：
这一看阻塞就没戏，试试剩下的两个喽。
0905更新：
目前非阻塞的可以正常用了，存完树蕨后吗，取出后出发回调函数继续存数据。
资料太少，完整学FFT又太费精力，奋斗一天脑子快炸了。
找了一个半成品的mpy项目，只给固件不给源码，最关键的两步还都打成c语言方法了，废了，可算终于能跑了，就是效果不太好。
白嫖到了一个mpy的fft算法，效率位置，与numpy库的fft.fft比了一下，结果相同的。
总体项目思路：
fft必学必用，一句话就是时域转化成频域的方法，各种波皆能分解成N个正弦波之和。
取音频部分，有两个方法，一是直接ADC麦，一个线，精度差噪声高，貌似需要用dma能达到较高的采样，官方mpy无此方法，居然在4年前的一个什么第三方固件里有这个方法，官方是真懒，可能觉得用得少，就一直没加。二是I2S协议麦克，精度高，三根线，往上说的用I2S采集ADC是个特么什么方法还是没搞懂，至少MPY不行，哎学会加C的功能块多么重要。
有个什么定理 大致就是说采样频率必需比解析频率高两倍才能进行fft分析
采样频率直接交给i2了，设置多少都行，就是体积爆炸，还有关键一点就是buf的编码翻了半天没有，只能凭感觉蒙，我认为是2bytes 小端的有符号编码，根据实际大小猜的，完整的python to_bytes有个signed=True的参数，mpy没有，草，手动转好了。
最最最核心的fft变换到现在还是一脸懵，不过我肯定算法是输入数字列表，输出虚数列表，进行128长度的fft，单片机就很卡了，推荐64以下，不过这个fft的长度和采样率什么关系还是没搞懂，我采样了10000个数据，随便找连续的64个分析就行？？？？
分析完，取模，也会是abs代表各频率大小，那么多少分频又是咋算的，还有归一化怎么弄，我每个采样点大小是0-32768，这个咋算呢。
9月5晚更新，通过用电脑端完整python的库，验证了我数据计算的想法全是对的，初步有点效果，目前就是杂音大，识别的频率不太shoul受控制，其他的基本都ok了。
此项目学习的东西：
1.mpy fft （仅代码实现和概念，原理公式压根没学）
2.wav pcm的编码方式
差的：具体采样控制 频谱识别控制
9.6更新：
哎，就怕专研啊，今天是研究fft的第三天，终于可以说看懂皮毛辣
涉及的点多知识杂，网上的教程都是一块一块的，经过三天的灌输，脑子中的理念终于连城串了，不容易，现在我不实际上代码都敢肯定自己掌握的没错，这次真的懂了。
1.采样率的选择，必须大于实际频率的2倍，常用音乐基本在3k以下，虽然说音乐是20k，也就是说那些超高频其实用的不多，为了让频谱更直观，这里直接采样率拉到6400，或者12800，至于为啥，是为了方便整除呀，不能整除的话，涉及到一个什么词来的，反正不好，影响效果。
2.fft采样点数，或者叫分频数，这个概念是给我添麻烦最多的，一会儿叫这个一会儿叫那个，什么鬼，现在我脑子里就认定他是fft数，就完了，一般取2的倍数，也是方便运算，esp32实测128比较慢，不流畅，所以我只能用64了，用64表示fft运算数组长度为64，然后频率也是分成64份呀，这个非常非常关键，6400hz/64 也就是说横轴每个单位代表100hz，然后由于什么对称，所以我是0-3200hz 间隔100hz的结果，也就是选64个点，由于对称，只能用32个点。
3 幅度计算，这个也头大好久，fft变换后，对每个复数取模，就完事儿啦，有个教程取对数是为了计算db，给我搞蒙了好久，还有个概念是直流分量，就是第一个数不能用，肯定很大，用来表示基础的，画图是直接删去，后面的要归一化，归一化就是除以fft数的一半
糙，就这么些东西搞了整整三天终于把代码层弄通啦，写代码我有强迫症，不放源码的，不懂具体实现的一概视为没掌握，老想搞懂。肯定还是有很多细节需要打磨的，这个有精力再弄吧。
最终上代码留念，有兴趣的可以看看，很乱，懒得整理了：
import array, time, gc
from math import *
from cmath import *
from machine import Pin, SoftI2C,I2S
from ssd1306 import SSD1306_I2C
i2c = SoftI2C(sda=Pin(13), scl=Pin(14))
oled = SSD1306_I2C(128, 64, i2c, addr=0x3c)
oled.show()
def FFT(P): #mpy比较精简的fft，需要math,cmath
n = len(P)
if n == 1: return P
ye = FFT(P[0::2])
yo = FFT(P[1::2])
y = [0]*n
w = exp(-1j*2*pi/n)
n2 = n//2
for j in range(n//2):
wj = w ** j
yow = [a*wj for a in yo]
y[j] = ye[j] + yow[j]
y[j+n2] = ye[j] - yow[j]
return y
bck_pin = Pin(23)
ws_pin = Pin(5)
sdin_pin = Pin(18)
audio_in = I2S(0,
sck=bck_pin, ws=ws_pin, sd=sdin_pin,
mode=I2S.RX,
bits=16,
format=I2S.MONO,
rate=6400,
ibuf=6400)
mic_samples = bytearray(64)
top, downstep = [0.]*32, 1 # 用于存放最上面的点
mark = 4
def i2s_callback(t):
cyd=64 #多少个采样点
start = time.ticks_ms()
oled.fill(0)
global num_read
num_read = audio_in.readinto(mic_samples)
fdlist=[]
#print(int.from_bytes(mic_samples[0:2],'little'))
for i in range(0,cyd):
twobits=mic_samples[2*i:2*i+2]
#print(twobits)
wa=int.from_bytes(twobits,'little')
if wa>32000:
wa=wa-65536
fdlist.append(wa)
#print(fdlist[0],fdlist[1])
y=FFT(fdlist)[0:32]
x = [abs(yy)/32 for yy in y] #归一化
ruler = 64 / (max(x[1:32]) + 0.001)
ruler = mark if ruler > mark else ruler
#print(x)
for i in range(0,30):
top[i] = top[i] - downstep / ruler if top[i] > x[i + 2] else x[i + 2]
if top[i] < 0: top[i] = 0
oled.fill_rect((i+1)*4, 63 - int(x[i+2] * ruler), 3, int(x[i+2] * ruler) + 1 , 1)
#oled.fill_rect((i+2)*4, 63 - int(top[i] * ruler), 2, 2, 1)
gc.collect()
end = time.ticks_ms()
fps = 1000/(end - start);
#oled.text("fps=" + str(round(fps,1)), 60, 0)
#print(fps)
oled.show()
audio_in.irq(i2s_callback)
num_read = audio_in.readinto(mic_samples)