FFT算法实现

type  TComplexData = record //自定义复数类型
     vReal,vImaginary: Double;
end;
TComplexDataArray = array of TComplexData; //实数数组 
TExtendedArray = array of Extended; //复数数组function ComplexAdd(c1,c2:TComplexData):TComplexData;       //复数相加
function ComplexMinus(c1,c2:TComplexData):TComplexData;     //复数相减
function ComplexMultiply(c1,c2:TComplexData):TComplexData;  //复数相乘
procedure ComplexArrayWrap(var a1,a2:TComplexDataArray);    //复数数组互换
procedure DoFFT(TD:TExtendedArray; var FD:TExtendedArray; r:Integer);procedure Tmainform.DoFFT(TD:TExtendedArray; var FD:TExtendedArray; r:Integer);
var
        i,j,k : Integer; //循环变量
        bfsize,p : Integer; //中间变量
        angle : Double; //角度
begin
        count:= 1 shl r; //傅立叶变换点数
        // 分配运算所需存储器
        SetLength(W, count div 2);
        SetLength(X1,count);
        SetLength(X2,count);
        // 计算加权系数
        for i:=0 to count div 2 -1 do
        begin
                angle := -i * PI * 2 / count;
                W[i].vReal := cos(angle);
                W[i].vImaginary := sin(angle);
        end;
        // 将时域点写入X1
        for i:=0 to count-1 do
        begin
                X1[i].vReal:=TD[i];
                X1[i].vImaginary:=0;
        end;
        // 采用蝶形算法进行快速傅立叶变换 
        for k:=0 to r-1 do
        begin
                for j:=0 to (1 shl k)-1 do
                begin
                        bfsize:= 1 shl (r-k);
                        for i:=0 to bfsize div 2 -1 do
                        begin
                                p := j * bfsize;
                                X2[i+p]:=ComplexAdd(X1[i+p],X1[i+p+bfsize div 2]);
                                X2[i+p+bfsize div 2]:=ComplexMultiply(
                                ComplexMinus(X1[i+p],X1[i+p+ bfsize div 2]),
                                W[i*(1 shl k)]);
                        end;
                end;
                ComplexArrayWrap(X1,X2);
        end;
        // 重新排序 
        Setlength(Fd,count div 2);
        for j:=0 to count div 2 - 1 do
        begin
                p := 0;
                for i:=0 to r-1 do
                begin
                        if (j and (1 shl i))>0 then
                                p:=p+(1 shl (r-i-1));
                end;
                FD[j]:=X1[p].vReal;
        end;
        // 释放内存 
        Setlength(W,0);
        Setlength(X1,0);
        Setlength(X2,0);
end;
上面是fft的算法实现代码，但是我在调用的时候，发现TD，FD输入参数有些问题，
我原始数据是一个桥梁检测的信号，一个分量是频率，一个分量是幅值，我要如何通过FFT算法，把这个信号图，分解成为频率图和幅度图？
请教各位高手，谢谢！