📊 Аналізатор Спектру FFT

Аналіз частот у реальному часі · Web Audio API · Логарифмічна шкала

📊 Аналізатор Спектру FFT

Аналізатор спектру в реальному часі на основі AnalyserNode Web Audio API. Оберіть одне із шести вбудованих аудіоджерел — синусоїду, білий і рожевий шум, пилоподібний та меандр, а також музичний акорд — і миттєво побачите їхні спектральні «відбитки пальців» на логарифмічній осі частот у дБ. Маркери утримання піків та осцилоскоп дають повну картину сигналу в часі й частоті.

🔬 Що демонструє симуляція

FFT (швидке перетворення Фур'є) розкладає будь-який сигнал у часовій області на частотні складові. Для сигналу, відібраного з частотою fs і кількістю зразків N, FFT дає N/2 частотних бінів шириною fs/N Гц кожен. AnalyserNode Web Audio API обчислює оконне FFT за вікном Блекмана для зменшення спектральних витоків. Подвоєння розміру FFT удвічі підвищує частотну роздільність, але вдвічі знижує часову — фундаментальний компроміс між часом і частотою.

🎮 Як користуватися

Оберіть джерело звуку кнопками вище. Спектр показує частоту (20 Гц–20 кГц, логарифмічна шкала) відносно амплітуди (дБ). Для синусоїди перетягніть повзунок частоти і спостерігайте, як рухається одиничний пік. Переключіться на пилоподібний і побачите основну та парно-непарні гармоніки. Рожевий шум демонструє спад 1/f (~3 дБ/октаву). Збільшуйте розмір FFT для вищої частотної роздільності.

💡 Чи знаєте ви?

Швидке перетворення Фур'є (1965, Кулі та Тюкі) скоротило обчислення ДПФ від O(N²) до O(N log N) — FFT на 1024 зразках приблизно в 100 разів швидше за наївний ДПФ. Сучасні аудіоеквалайзери, розпізнавання мовлення і «відбитки пальців» музики (Shazam) — усе це побудовано на аналізі FFT. Людське вухо сприймає частоту приблизно логарифмічно, тому аналізатори спектру використовують логарифмічну вісь частот.