Acceleration Spectrum Tools 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 Display the frequency spectrum of data from the accelerometer. This experiment records data from the accelerometer and calculates its frequency spectrum through a Fourier transformation (FFT). The maximum detectable frequency depends on the maximum acquisition rate of your sensor. http://phyphox.org/wiki/index.php?title=Experiment:_Acceleration_Spectrum Beschleunigungs-Spektrum Werkzeuge Zeigt das Frequenz-Spektrum des Beschleunigungssensors. Dieses Experiment nimmt Daten über den Beschleunigungssensor auf und berechnet das Frequenzspektrum mittels einer Fourier-Transformation (FFT). Die maximale Frequenz im Spektrum hängt von der maximalen Aufnahmerate des Sensors ab. Spektrum Frequenzspitze Fourier-Transformierte Einstellungen Rohdaten Genutzte Werte Genutzte Periode Aufnahmerate Nyquist-Frequenz Beschleunigung x Beschleunigung y Beschleunigung z Messwerte Hier kannst du die Anzahl der Messwerte einstellen, die für die Fourier-Transformation genutzt werden. Mehr Messwerte bedeuten langsamere Aktualisierung, aber auch ein Spektrum mit höherer Auflösung. Frequenz Verlauf Zeit Auflösung Spektrum zrychlení Nástroje Zobrazí spektrum frekvence hodnot z akcelerometru. Tento experiment zaznamenává hodnoty naměřené akcelerometrem a vypočítává spektrum jejich frekvencí pomocí Fourierovy transformace(FFT). Maximální detekovatelná frekvence záleží na maximální vzorkovací frekvenci vašeho senzoru. Spektrum Maximální frekvence Fourierova transformace Počet vzorků Použitá perioda Vzorkovací frekvence Nyquistova frekvence Nastavení Zde můžete nastavit množství vzorků použitých pro Fourierovu transformaci. Více vzorků znamená pomalejší obnovování dat, ale vyšší rozlišení spektra. Vzorků Neupravená data Zrychlení x Zrychlení y Zrychlení z Frekvence Historie čas Magnituda rychlé Fourierovy transformace Rozlišení Widmo przyspieszenia Narzędzia Wyświetl widmo częstotliwościowe danych z akcelerometru. W tym eksperymencie rejestrowane są dane pochodzące z czujnika przyspieszenia urządzenia (akcelerometru) i poddawane są one szybkiej transformacie Fourier (FFT). Maksymalna częstotliwość w widmie zdeterminowana jest szybkością pracy czujnika rejestrującego dane. Widmo Częstotliwość dominująca Transformata Fourier'a Rejestrowana próba Rejestrowany czas Częstotliwość próbkowania Częstotliwość skł. widmowych Ustawienia Poniżej można wybrać liczbę punktów wykorzystywanych w transformacie Fourier'a. Więcej punktów oznacza rzadsze odświeżanie, ale gwarantuje wyższą rozdzielczość spektralną. Liczba próbek Surowe dane Przyspieszenie - składowa x Przyspieszenie - składowa y Przyspieszenie - składowa z Częstotliwość Historia Czas Spectrum Versnelling Gereedschap Geef het frequentiespectrum weer van data van de accelerometer (versnellingsmeter). Dit experiment registreert gegevens van de accelerometer en berekent het frequentiespectrum via een Fourier-transformatie (FFT). De maximaal waarneembare frequentie hangt af van de maximale snelheid van dataverwerving van uw sensor. Piekfrequentie Fourier Transformatie Gebruikte monsters Tijdsduur Acquisitiesnelheid Nyquist frequentie Instellingen Hieronder kunt u het aantal monsternames instellen dat voor de Fourier-transformatie wordt gebruikt. Meer monsternames betekenen langzamere updates, maar een hogere spectrale resolutie. Monsters Onbewerkte data Versnelling x Versnelling y Versnelling z Frequentie Geschiedenis Tijd Спектр ускорения Измерительные инструменты Отобразить частотный спектр данных с акселерометра. Этот эксперимент записывает данные с акселерометра и вычисляет его частотный спектр посредством преобразования Фурье (БПФ). Максимальная определяемая частота зависит от максимальной скорости приема вашего датчика. Спектр Частота пиков Преобразование Фурье Используемые образцы Используемый период Cкорость сбора данных Частота Найквиста Настройки Ниже вы можете установить дискретизацию, используемую для преобразования Фурье. Высокая дискретизация означает более медленное обновление, но более высокое спектральное разрешение. Дискретизация Исходные данные Ускорение x Ускорение y Ускорение z Частота Величина FFT История Время 1/мин Разрешение Spettro di accelerazione Strumenti Grafico dello spettro in funzione dei dati dell'accelerometro. Questo esperimento riceve i dati dall'accelerometro e ricava lo spettro di frequenza attraverso la trasformata di Fourier (FFT). La massima frequenza rilevabile dipende dalla massima acquisizione di frequenza del tuo sensore. Spettro Frequenza di picco Trasformata di Fourier Campioni usati Periodo usato Frequenza di acquisizione Frequenza di Nyquist Impostazioni Puoi scegliere tra i seguenti il numero di campionamenti per la trasformata di Fourier. Più è alto il numero e più l'elaborazione sarà lenta, la risoluzione dello spettrometro sarà migliore. Campioni di dati Dati grezzi Accelerazione x Accelerazione y Accelerazione z Frequenza Andamento Tempo Φάσμα επιτάχυνσης Εργαλεία Παρουσίαση του φάσματος συχνότητας δεδομένων από το επιταχυνσιόμετρο. Αυτό το πείραμα καταγράφει δεδομένα από το επιταχυνσιόμετρο και υπολογίζει το φάσμα της συχνότητάς του με μετασχηματισμός Fourier (FFT). Η μέγιστη αντιληπτή συχνότητα εξαρτάται από τον μέγιστο ρυθμό καταγραφής του αισθητήρα σας. Φάσμα Συχνότητα μεγίστου Μετασχηματισμός Fourier Πλήθος δειγμάτων Χρησιμοποιούμενη Περίοδος Ρυθμός καταγραφής Συχνότητα Nyquist Ρυθμίσεις Παρακάτω μπορείτε να ορίσετε τον αριθμό των δειγμάτων που χρησιμοποιούνται στο μετασχηματισμό Fourier. Μεγάλος αριθμός σημαίνει αργότερες ενημερώσεις αλλά υψηλότερη φασματική ανάλυση. Δείγματα Καταγραφές Αισθητήρα Επιτάχυνση x Επιτάχυνση y Επιτάχυνση z Συχνότητα Ιστορικό χρόνος Διακριτικότητα 加速度スペクトル ツール 加速度スペクトルの表示． 本実験では，加速度計により測定された加速度の時系列データを記録し，フーリエ変換 (FFT) を用いて加速度スペクトルの計算を行います．測定可能な最大（ナイキスト周波数）周波数は所有するセンサーの最大サンプリングレートによります． スペクトル ピーク周波数 フーリエ変換スペクトル 周波数 FFTピーク強度 使用サンプル数 動作時間 サンプリングレート ナイキスト周波数 履歴 時間 設定 下記より，フーリエ変換に使用するデータのサンプル数の変更が可能です．サンプル数を大きくすることで周波数分解能を改善できますが，データの取得と更新に時間を要します． サンプル数 時系列データ 加速度 x 加速度 y 加速度 z Espectro da Aceleração Ferramentas Mostra o espectro de frequências dos dados do acelerômetro. Este experimento grava dados do acelerômetro e calcula seu espectro de frequências através da transformada de Fourier (FFT). A máxima frequência detectável depende da taxa máxima de aquisição do seu sensor. Espectro Frequência do pico Transformada de Fourier Frequência TFR Mag Amostragem Tempo utilizado Taxa de aquisição Frequência de Nyquist História Tempo Configurações Abaixo você pode escolher o número de medidas usado para a transformada de Fourier. Com uma amostragem maior você terá uma melhor definição do espectro, porém com menos atualizações. Amostragem Sensores Aceleração X Aceleração Y Aceleração Z İvme Spektrumu Araçlar İvme ölçerdeki verim frekans spektrumunu göster. Bu deney, verileri ivme ölçerden kaydeder ve frekans spektrumunu Fourier dönüşümü (FFT) ile hesaplar. Algılanabilir maksimum frekans, sensörünüzün maksimum alım oranına bağlıdır. Spektrum Zirve frekansı Fourier dönüşümü Frekans Kullanılan örnekler Kullanılan periyot Edinme oranı Nist frekansı Geçmiş Zaman Ayarlar Fourier dönüşümü için kullanılan örnek sayısını aşağıdan ayarlayabilirsiniz. Daha fazla örnek, yavaş güncellemeler fakat daha yüksek spektral çözünürlük anlamına gelir. Örnekler Ham veri İvme x İvme y İvme z 1/dakika 加速譜 工具 自加速儀獲取資料以顯示頻譜。 此實驗自加速儀取得資料並利用快速傅力葉轉換(FFT)計算其頻譜。最大可偵測頻率與你手機感測器的最大資料獲取速度有關。 加速頻譜 峰值頻率 傅立葉轉換 頻率 使用樣本數 使用週期數 資料獲取速率 奈奎斯頻率 歷史紀錄 時間 設定 你可以在底下設定傅立葉轉換所需的樣本數。越多的樣本，相對應的代表更新速度會越慢，但會得到更高的頻譜解析度。 樣本數 原始數據 x方向加速度 y方向加速度 z方向加速度 Spectre d'accélération Outils Affiche le spectre en fréquences de l'accélération mesurée. Cette expérience enregistre les données de l'accéléromètre et calcule son spectre en fréquences par transformation de Fourier (FFT). La fréquence maximale que l'on peut détecter dépend du taux d'acquisition du capteur. Spectre Fréquence du pic Transformée de Fourier Fréquence FFT Amplitude Nombre d'échantillons Durée de l’échantillonnage Fréquence d'acquisition Fréquence de Nyquist Historique Durée Paramètres Choisissez le nombre d'échantillons utilisés pour calculer la transformée de Fourier. Plus ce nombre est grand, plus la résolution en fréquence sera bonne, mais cela prendra plus de temps. Nombre d'échantillons Données brutes Accélération selon x Accélération selon y Accélération selon z Phổ gia tốc Công cụ Hiển thị phổ tần số của dữ liệu từ gia tốc kế. Thí nghiệm này ghi lại dữ liệu từ gia tốc kế và tính toán phổ tần số của nó thông qua phép biến đổi Fourier (FFT). Tần số phát hiện tối đa phụ thuộc vào tốc độ thu nhận tối đa của cảm biến của bạn. Phổ Tần số đỉnh Biến đổi Fourier Tần số Mẫu được dùng Khoảng được dùng Tốc độ thu được Tần số Nyquist Lịch sử Thời gian Cài đặt Bạn có thể đặt số lượng mẫu được sử dụng cho biến đổi Fourier bên dưới. Nhiều mẫu hơn có nghĩa là cập nhật chậm hơn, nhưng độ phân giải phổ cao hơn. Mẫu Dữ liệu thô Gia tốc x Gia tốc y Gia tốc z 1/phút Độ phân giải 加速度频谱 工具 显示来自加速度计数据的频谱。 本实验记录加速度计的数据并通过傅里叶变换（FFT）计算其频谱。最大可测频率与你的传感器的最大采样率有关。 加速度频谱 峰值频率 傅里叶变换 频率 FFT幅值 采用样本数 使用周期 采样率 奈奎斯特频率 历史记录 时间 设置 以下你可以设立傅里叶变换采用的样本数。更多样本意味更新更慢，但会得到更高的频谱分辨率。 样本数 原始数据 x轴加速度 y轴加速度 z轴加速度 Spektar ubrzanja Alati Prikaz frekvencijskog spektra podataka sa brzinometra. Ovaj eksperiment snima podatke iz brzinometra i izračunava njegov frekvencijski spektar kroz Furijeovu transformaciju (FFT). Maksimalna frekvencija koja se može detektovati zavisi od maksimalne brzine moći prikupljanja Vašeg senzora. Spektar Maskimalna frekvencija Furijeove transformacije Frekvencija Korišćeni primeri Korišćeni period Stopa prikupljanja podataka Nikvistova frekvencija Istorija Vreme Podešavanja Ispod možete podesiti broj uzoraka koji se koriste za Fourieovu transformaciju. Više uzoraka znači sporije ažuriranje, ali veća spektralna rezolucija. Primeri Sirovi podaci Ubrzanje x Ubrzanje y Ubrzanje z Spektar ubrzanja Alati Prikaz frekvencijskog spektra podataka sa brzinometra. Ovaj eksperiment snima podatke iz brzinometra i izračunava njegov frekvencijski spektar kroz Furijeovu transformaciju (FFT). Maksimalna frekvencija koja se može detektovati zavisi od maksimalne brzine moći prikupljanja Vašeg senzora. Spektar Maskimalna frekvencija Furijeove transformacije Frekvencija Korišćeni primeri Korišćeni period Stopa prikupljanja podataka Nikvistova frekvencija Istorija Vreme Podešavanja Ispod možete podesiti broj uzoraka koji se koriste za Fourieovu transformaciju. Više uzoraka znači sporije ažuriranje, ali veća spektralna rezolucija. Primeri Sirovi podaci Ubrzanje x Ubrzanje y Ubrzanje z Espectro de aceleración Herramientas Muestra el espectro de frecuencia de los datos del acelerómetro.              Este experimento registra datos del acelerómetro y calcula su espectro de frecuencia a través de una transformación de Fourier (FFT). La frecuencia máxima detectable depende de la velocidad máxima de adquisición de su sensor. Espectro Pico de frecuencia Transformada de Fourier Frecuencia Muestras usadas Período usado Tasa de adquisición Frecuencia de Nyquist Historia tiempo Ajustes Debajo puedes establecer el número de muestras usadas en la transformación de Fourier. Más muestras significa actualizaciones más lentas, pero una resolución espectral más alta. Muestras Datos sin procesar Aceleración x Aceleración y Aceleración z აჩქარების სპექტრი ხელსაწყოები გაჩვენებს სიხშირეების სპექტრს აქსელომეტრის მონაცემებიდან. ეს ექსპერიმენტი იღებს მონაცემებს აქსელომეტრიდან და ითვლის სიხშირეების სპექტრს ფურიეს გარდაქმნებით (FFT). მაქსიმალური სიხშირე რისი აღმოჩენაც შესაძლებელია დამოკიდებულია თქვენს ტელეფონზე. სპექტრი პიკი-სიხშირე 1/წთ ფურიეს გარდაქმნები სიხშირე გამოყენებული ნიმუშები გამოყენებული პერიოდი რეზოლუცია მიღების სიხშირე ჩამკეტი სიხშირე ისტორია დრო პარამეტრები ქვემოთ შეგიძლია ჩაწეროთ ნიმუშების რაოდენობა ფურიეს გარდაქმნებისთვის. მეტი ნიმუში ნიშნავს ნელ განახლებას, თუმცა მაღალ სპექტრულ გარჩევადობას. ნიმუშები დაუმუშავებელი მონაცემები აჩქარება x აჩქარება y აჩქარება z त्वरण स्पेक्ट्रम टूल्स त्वरणमापी (एक्सेलेरोमीटर) के डेटा का आवृत्ति स्पेक्ट्रम प्रदर्शित करता है। यह प्रयोग त्वरणमापी से डेटा रिकॉर्ड करता है और फूरियर रूपांतरण (FFT) के माध्यम से इसकी आवृत्ति स्पेक्ट्रम की गणना करता है। अधिकतम पता लगाने योग्य आवृत्ति आपके फ़ोन के सेंसर की अधिकतम अर्जन दर पर निर्भर करती है। वर्णक्रम शिखर (Peak) आवृत्ति 1/मिनट फूरियर रूपांतरण आवृत्ति FFT परिमाण प्रयुक्त सेंपल प्रयुक्त अवधि विभेदन अर्जन दर नाइक्विस्ट आवृत्ति हिस्ट्री समय सेटिंग्स नीचे आप फूरियर रूपांतरण के लिए उपयोग किए गए नमूनों (सैंपल) की संख्या निर्धारित कर सकते हैं। अधिक नमूने लेने पर अपडेट धीमे होगा परन्तु वर्णक्रमीय रिज़ॉल्यूशन (स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन) अच्छा होगा। सैंपल्स मूल (रॉ) डेटा त्वरण x त्वरण y त्वरण z accInX accInY accInZ accX accY accZ time accX_subrange accY_subrange accZ_subrange time_subrange recording_length subrange_start samples actual_samples actual_samples+1 period count-1 count+1 count/2 count t0 t1 Dt dt maxf df arate frequency fftXX fftYX fftZX fftXY fftYY fftZY halfFrequency halfFFTtempX halfFFTtempY halfFFTtempX2 halfFFTtempY2 fftX fftY fftZ fft2 fft f0 t resolutionRatio timeline reducedf reducedfft firstfft subf subfft tmap fmap fftmap accInX accInY accInZ time f0 f0 halfFrequency fft actual_samples period df arate maxf fmap tmap fftmap t f0 samples time_subrange accX_subrange time_subrange accY_subrange time_subrange accZ_subrange t t 256 timeline accInX accX accInY accY accInZ accZ accX count count 1 count-1 time t0 count-1 1 time t1 t1 t0 Dt Dt count-1 dt accX recording_length recording_length samples subrange_start subrange_start accX accX_subrange subrange_start accY accY_subrange subrange_start accZ accZ_subrange subrange_start time time_subrange accX_subrange actual_samples actual_samples 1 actual_samples+1 actual_samples dt period 1 period df accX_subrange fftXX fftXY accY_subrange fftYX fftYY accZ_subrange fftZX fftZY fftXX count actual_samples 2 count/2 0.5 dt maxf 1 dt arate 0 arate actual_samples+1 frequency 1 count/2 frequency fftXX fftXY halfFrequency halfFFTtempX halfFFTtempY halfFFTtempX halfFFTtempX halfFFTtempX2 halfFFTtempY halfFFTtempY halfFFTtempY2 halfFFTtempX2 halfFFTtempY2 fftX 1 count/2 frequency fftYX fftYY halfFrequency halfFFTtempX halfFFTtempY halfFFTtempX halfFFTtempX halfFFTtempX2 halfFFTtempY halfFFTtempY halfFFTtempY2 halfFFTtempX2 halfFFTtempY2 fftY 1 count/2 frequency fftZX fftZY halfFrequency halfFFTtempX halfFFTtempY halfFFTtempX halfFFTtempX halfFFTtempX2 halfFFTtempY halfFFTtempY halfFFTtempY2 halfFFTtempX2 halfFFTtempY2 fftZ fftX fftY fftZ fft2 fft2 0.5 fft fft halfFrequency f0 actual_samples 512 resolutionRatio resolutionRatio halfFrequency fft reducedf reducedfft subf reducedfft firstfft firstfft subfft 0 256 reducedf reducedfft subf subfft timeline tmap subf fmap subfft fftmap halfFrequency fft t f0 time_subrange accX_subrange accY_subrange accZ_subrange