Имеется массив чисел, характерезующий синусоидальных звуковой сигнал (постоянной частоты)

Однако проблема в том что эти "растояния" непостоянны и есть погрешность +-10

Если кто-то сможет обьяснить мне суть алгоритмя быстрого преобразования Фурье

#include <iostream>

//
// Complex forward and inverse FFT routines
// Written by Alexey Lukin
//

#include <cmath>

using namespace std;

#define Round(x) ((int)(x+0.5))
#define M_PI 3.14159265358979323

typedef double RealData;

typedef struct C {
RealData Re;
RealData Im;
} Cmplx;


// Complex FFT
// Input: N complex points in time domain
// Output: N complex points in frequency domain
void FFTC(Cmplx *X, int FFTSize)
{
int N, M, i, j, L, LE, LE2, ip, k, s;
Cmplx t,z;
RealData UR, UI, SR, SI, TR, TI;

N = FFTSize;
M = Round(log((double)N)/log((double)2));
// Bit-reverse
i = 0;
for (s=0;s<N-1;s++) {
if (s<i) {
t = *(X+i); *(X+i) = *(X+s); *(X+s) = t;
}
k = N >> 1;
while (i&k) k >>= 1;
i += k;
k <<= 1;
while (k<N) {
i -= k;
k <<= 1;
}
}
// First pass
for (i=0;i<N;i+=2) {
t = *(X+i);
X[i].Re = t.Re + X[i+1].Re;
X[i].Im = t.Im + X[i+1].Im;
X[i+1].Re = t.Re - X[i+1].Re;
X[i+1].Im = t.Im - X[i+1].Im;
}
// Second pass
for (i=0;i<N;i+=4) {
t = X[i];
X[i].Re = t.Re + X[i+2].Re;
X[i].Im = t.Im + X[i+2].Im;
X[i+2].Re = t.Re - X[i+2].Re;
X[i+2].Im = t.Im - X[i+2].Im;
t = X[i+1];
z = X[i+3];
X[i+1].Re = t.Re + z.Im;
X[i+1].Im = t.Im - z.Re;
X[i+3].Re = t.Re - z.Im;
X[i+3].Im = t.Im + z.Re;
}
// Remaining passes
for (L=3;L<=M;L++) {
LE = 1 << L;
LE2 = LE >> 1;
UR = 1; UI = 0;
SR = cos(M_PI/LE2);
SI = -sin(M_PI/LE2);
for (j=0;j<LE2;j++) {
for (i=j;i<N;i+=LE) {
ip = i + LE2;
TR = X[ip].Re*UR - X[ip].Im*UI;
TI = X[ip].Re*UI + X[ip].Im*UR;
X[ip].Re = X[i].Re - TR;
X[ip].Im = X[i].Im - TI;
X[i].Re = X[i].Re + TR;
X[i].Im = X[i].Im + TI;
}
TR = UR;
UR = TR*SR - UI*SI;
UI = TR*SI + UI*SR;
}
}
}


// Inverse complex FFT
// Input: N complex points in frequency domain
// Output: N complex points in time domain
void IFFTC(Cmplx *X, int FFTSize)
{
int i;
RealData DivFFTSize = 1.0 / FFTSize;

// Change the sign of ImX
for (i=0;i<FFTSize;i++) X[i].Im = -X[i].Im;
// Calculate N-point complex FFT
FFTC(X,FFTSize);
// Adjust the result data
for (i=0;i<FFTSize;i++) {
X[i].Re *= DivFFTSize;
X[i].Im = -X[i].Im * DivFFTSize;
}
}


Cmplx getCmplx(double ampl, double phi){
Cmplx res;
res.Re = ampl * cos(phi);
res.Im = ampl * sin(phi);
return res;
}


double cmplxabs(Cmplx c){
return sqrt(c.Re*c.Re + c.Im*c.Im);
}
 
#define SAMPLERATE 1024


int main(){
Cmplx data[SAMPLERATE];
double phi, ampl;
for(int i = 0; i < SAMPLERATE; i++){
phi = (double)i / SAMPLERATE * 2 * M_PI;
// 3 составляющие: 16Гц, инт. 1, 8Гц, инт. 2, 128Гц, инт. 0.4
ampl = sin(phi * 16 - M_PI / 3.0) + sin(phi * 8) * 2 + sin(phi * 500) * 0.4;
data[i] = getCmplx(ampl, phi);
}
FFTC(data, SAMPLERATE);

for(int i = SAMPLERATE / 2; i < SAMPLERATE; i++){
if(cmplxabs(data[i] > 1e-6){
printf("%4d Hz: ampl = %lf; phase = %lf\n",
SAMPLERATE - i + 1,
sqrt(data[i].Im * data[i].Im + data[i].Re * data[i].Re) * 2 / SAMPLERATE,
atan(data[i].Im / data[i].Re));
}
}

return 0;
}