我一直在尝试找出这个任务的逻辑，并计划使用 KissFFT 源包来执行快速傅立叶变换。请让我知道这是否正确：

1. 分配一个 FFT 结构，即。我正在使用的窗口大小kiss_fft_alloc(N,0,NULL,NULL) 在哪里。N输入缓冲区将是一个N类型为 的元素数组kiss_fft_scalar。N/2 + 1输出缓冲区将是类型元素的数组kiss_fft_cpx。
2. 解码N（窗口大小）PCM 样本数。
3. 对于每个 PCM 样本，平均每个通道的幅度（无符号样本）并从 0 缩放到 2（除以 65536.0），将结果存储到输入缓冲区中。
4. 对输入缓冲区执行窗口化（即 Hanning）。
5. 对输入缓冲区执行快速傅立叶变换，存储到输出缓冲区。由于我使用实数值作为输入，我可以使用kiss_fftr().
6. 对于N/2输出值，获取变换数据的平方幅度，并使用以下公式将值转换为 dB 标度： 10 * log10 (re * re + im * im)
7. 绘制N/2步骤 6 中的值。
8. 丢弃输入缓冲区的前半部分，解码下一个（窗口大小/2）PCM 样本并对数据执行缩放和窗口化。这应该可以有效地滑动输入窗口并避免对已处理的 PCM 样本重做数学运算。
9. 循环到第 5 步，重复这些步骤，直到处理完所有样本。
10. 释放已使用的内存kiss_fft_alloc()。

有人建议我在执行 FFT 之前从输入窗口中减去一个值，这样得到的 DC 值的幅度为零。我应该从输入数据中减去平均值还是平均值？

另外，在选择窗口大小时需要考虑哪些事项？除了根据 KissFFT 的说明它必须是偶数之外，使用小窗口大小是否有好处，即。它会提供更好的图表吗？我假设大窗口大小减少了必须执行的 FFT 的数量，这是使用大窗口大小的唯一好处吗？

最后，当我准备好绘制数据时，我该如何绘制它？当我过去在一些波形图逻辑上工作时，我只是为每个像素绘制了 3 个值$x$-轴（最小幅度，最大幅度，RMS幅度），但我不知道我应该如何处理频谱图数据。

提前感谢您提供的任何和所有指导。