Audio Spectrum Acoustics 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 Display the frequency spectrum of an audio signal. This experiment records audio from the microphone and calculates its frequency spectrum through a Fourier transformation (FFT). If you only have a single tone with a single frequency, you might get more precise results from the "autocorrelation" audio experiment. http://phyphox.org/wiki/index.php?title=Experiment:_Audio_Spectrum Audio Spektrum Akustik Zeigt das Frequenz-Spektrum von Audiosignalen. Dieses Experiment nimmt Audiodaten über das Mikrofon auf und berechnet das Frequenzspektrum mittels einer Fourier-Transformation (FFT). Wenn du nur eine einzige Frequenz analysieren möchtest, erhältst du möglicherweise präzisere Resultate mit dem Experiment "Autokorrelation". Spektrum Frequenzspitze Fourier-Transformierte Einstellungen Rohdaten Aufnahme Note (Musik) Cent über Note Genutzte Werte Genutzte Periode 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. Niedrig Hoch Frequenz Verlauf Zeit Weißes Rauschen erzeugen. (Kann laut sein. Bitte zuerst die Wiedergabelautstärke reduzieren.) Aus An Auflösung Zvukové spektrum Akustika Zobrazuje spektrum frekvencí zvukového signálu. Tento experiment zaznamenává zvuk pomocí mikrofonu a provádí jeho spektrální analýzu pomocí Fourierovi transformace (FFT). Pokud chcete analyzovat zvuk tvořený jedním tónem, pak můžete docílit lepších výsledků použitím experimentu "autokorelace". Spektrum Maximální frekvence Tón Nízká Vysoká Rozdíl od čistého tónu v centech Fourierova transformace Počet vzorků Použitá perioda Nastavení Zde můžete nastavit množství vzorků použitých pro Fourierovu transformaci. Více vzorků znamená pomalejší obnovování dat, ale vyšší rozlišení spektra. Vzorků Neupravená data Záznam Frekvence Historie čas Amplituda Magnituda rychlé Fourierovy transformace Rozlišení Generátor bílého šumu. (Může být hlasitý. Nejprve prosím snižte hlasitost přehrávání.) Vypnuto Zapnuto Widmo audio Akustyka Prezentuj widmo częstotliwościowe rejestrowanego sygnału dźwiękowego. Podczas eksperymentu, za pomocą mikrofonu urządzenia, rejestrowany jest dźwięk, a uzyskane widmo częstotliwościowe jest rezultatem poddania danych analizie Fourier'a (FFT). W przypadku analizy dźwięku o pojedynczej częstotliwości bardziej precyzyjne wyniki otrzymuje się w eksperymencie "Autokorelacja". Widmo Częstotliwość dominująca Nuta Niska Wysoka Odstępstwo od tonu Transformata Fourier'a Rejestrowana próba Rejestrowany czas 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 Nagranie Częstotliwość Historia Czas Amplituda Audio spectrum Geluid Geef het frequentiespectrum van een audiosignaal weer.              Dit experiment neemt audio op via de microfoon en berekent het frequentiespectrum via een Fourier-transformatie (FFT). Als u slechts één toon hebt met een enkele frequentie, krijgt u mogelijk nauwkeuriger resultaten van het audio-experiment "autocorrelatie". Piekfrequentie Muzieknoot Laag Hoog Centen (van noot) Fourier Transformatie Gebruikte monsters Tijdsduur 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 Opname Frequentie Geschiedenis Tijd Stand van zaken Звуковой спектр Акустика Отображение частотного спектра аудиосигнала. Этот эксперимент записывает звук с микрофона и вычисляет его частотный спектр посредством преобразования Фурье (БПФ). Если у вас есть только один тон с одной частотой, вы можете получить более точные результаты из акустического эксперимента «автокорреляция». Спектр Частота пиков Музыкальная нота Низкая Низкая Сотые части ноты Преобразование Фурье Используемые образцы Используемый период Настройки Ниже вы можете установить дискретизацию, используемую для преобразования Фурье. Высокая дискретизация означает более медленное обновление, но более высокое спектральное разрешение. Дискретизация Исходные данные Запись Частота Величина FFT История Время Амплитуда Статус Генератор белого шума. (Может быть громким. Пожалуйста, сначала убавьте громкость воспроизведения.) Выкл. Вкл. Разрешение Spettro Audio Acustica Mostra lo spettro in frequenza di un segnale audio. Questo esperimento registra audio dal microfono e calcola il suo spettro in frequenza attraverso una trasformata di Fourier (FFT). Risultati più precisi si possono ottenere con l'esperimento "autocorrelazione" dell'audio per suoni semplici, composti di un'unica frequenza. Spettro Frequenza di picco Nota musicale Bassa Alta Centesimi di nota Trasformata di Fourier Campioni usati Periodo usato 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 Registrazione Frequenza Andamento Tempo Ampiezza Stato Generatore di rumore bianco (può essere forte: riduci il volume del tuo dispositivo) Ηχητικό Φάσμα Ακουστική Παρουσίαση του ηχητικού φάσματος ενός ηχητικού σήματος. Σ' αυτό το πείραμα καταγράφεται ήχος από το μικρόφωνο και υπολογίζεται η συχνότητά του με χρήση μετασχηματισμού Fourier (FFT). Αν πρόκειται για ένα απλό τόνο με μια συχνότητα, είναι πιθανό να πάρετε ακριβέστερα αποτελέσματα με το πείραμα της συχνότητας ήχου που χρησιμοποιεί αυτοσυσχέτιση. Φάσμα Συχνότητα μεγίστου Μουσική νότα Χαμηλά Υψηλή Εκατοστά από τη νότα Μετασχηματισμός Fourier Πλήθος δειγμάτων Χρησιμοποιούμενη Περίοδος 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 Εγγραφή Συχνότητα Ιστορικό χρόνος Πλάτος Κατάσταση Δημιουργία λευκού θορύβου. (Μπορεί να είναι δυνατά. Παρακαλώ μειώστε την ένταση πρώτα.) Διακριτικότητα オーディオスペクトル 音響 音響信号の周波数スペクトル表示． 本実験は，マイクから音声を録音し，フーリエ変換により周波数スペクトルの計算を行います．単一周波数を有する単一音源を利用する場合は，"音響の自己相関"実験の方がより正確な測定結果が得られるかもしれません． スペクトル ピーク周波数 音名 低い 音名に対するセント値 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 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 記録 振幅 ステータス Espectro do áudio Acústica Mostra o espectro de frequência do sinal de áudio. Este experimento grava o áudio do microfone e calcula o espectro de frequência através de uma transformada de Fourier (FFT). Caso você tenha um tom com apenas uma frequência, você pode ter resultados mais precisos através do experimento de "autocorrelação" do áudio . Espectro Frequência do pico Nota musical Baixa Alta Cents da nota Transformada de Fourier Frequência TFR Mag Amostragem Tempo utilizado 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 Gravando Estado Ses Spektrumu Akustik Bir ses sinyalinin frekans spektrumunu görüntüler. Bu deney mikrofondan ses kaydeder ve frekans spektrumunu Fourier dönüşümü (FFT) ile hesaplar. Tek frekanslı tek bir tonunuz varsa, "otokorelasyon" ses denemesinden daha kesin sonuçlar alabilirsiniz. Spektrum Zirve frekansı Müzik notası Düşük Yüksek Notadan sent Fourier dönüşümü Frekans Kullanılan örnekler Kullanılan periyot 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 Kayıt Genlik Durum 聲譜 聲學 顯示聲音訊號的頻譜。 此實驗由麥克風錄製聲音，並利用快速傅立葉轉換 (FFT)計算得頻譜。如果你只有單頻的音調，你可能可以在「自相關」聲學實驗中得到更精確的結果。 加速頻譜 峰值頻率 音符 低 高 音符百分偏差 傅立葉轉換 頻率 使用樣本數 使用週期數 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 錄製 振幅 狀態 Spectre Audio Acoustique Affiche le spectre fréquentiel d'un signal audio. Cette expérience enregistre le signal audio du micro et calcule son spectre fréquentiel par une transformée de Fourier (FFT). Si le signal ne comporte qu'une seule tonalité avec une seule fréquence, vous pouvez obtenir des résultats plus précis avec l'expérience « Autocorrélation Audio ». Spectre Fréquence du pic Note Musicale Basse Haute différence avec la note idéale (en cents) Transformée de Fourier Fréquence FFT Amplitude Nombre d'échantillons Durée de l’échantillonnage 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 Enregistrement Intensité État Phổ âm thanh Âm học Hiển thị phổ tần số của tín hiệu âm thanh. Thí nghiệm này ghi lại âm thanh từ micrô và tính toán phổ tần số của nó thông qua phép biến đổi Fourier (FFT). Nếu bạn chỉ có một đơn âm với một tần số duy nhất, bạn có thể nhận được kết quả chính xác hơn từ thí nghiệm âm thanh "tự tương quan". Phổ Tần số đỉnh Nốt nhạc Thấp Cao Phầm trăm lệch nốt Biến đổi Fourier Tần số Mẫu được dùng Khoảng được dùng 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 Đang ghi âm Biên độ Trạng thái Độ phân giải Máy tạo tiếng ồn trắng. (Có thể to. Vui lòng giảm âm lượng phát trước.) Tắt Mở 声音频谱 声学 显示一个声音信号的频谱。 本实验记录来自麦克风的声音并通过快速傅里叶变换（FFT）来计算它的频谱。如果你只有一个单一频率的音调，你可以在“自相关”声学实验中得到更精确的结果。 加速度频谱 峰值频率 音符 低 高 音符百分偏差 傅里叶变换 频率 FFT幅值 采用样本数 使用周期 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 录制 振幅 状态 Spektar zvuka Akustika Prikaži spektar frekvencija zvučnog signala. Ovaj eksepriment snima zvuk iz mikrofona i računa njegov spektar frekvencija po sistemu Fourierove transformacije (FFT). Ako imate samo jedan ton sa jednom frekvencijom, možete dobiti preciznije rezultate iz "autokorelacija" zvučnog eksperimenta. Spektar Maskimalna frekvencija Muzička nota Niska Visoka Centi (od note) Furijeove transformacije Frekvencija Korišćeni primeri Korišćeni period 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 Snimanje Amplituda Spektar zvuka Akustika Prikaži spektar frekvencija zvučnog signala. Ovaj eksepriment snima zvuk iz mikrofona i računa njegov spektar frekvencija po sistemu Fourierove transformacije (FFT). Ako imate samo jedan ton sa jednom frekvencijom, možete dobiti preciznije rezultate iz "autokorelacija" zvučnog eksperimenta. Spektar Maskimalna frekvencija Muzička nota Niska Visoka Centi (od note) Furijeove transformacije Frekvencija Korišćeni primeri Korišćeni period 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 Snimanje Amplituda Espectro de audio Acústica Muestra el espectro de frecuencia de una señal de audio.              Este experimento graba audio del micrófono y calcula su espectro de frecuencia a través de una transformada de Fourier (FFT). Si sólo se tiene un único tono con una sola frecuencia, puede obtener resultados más precisos con el experimento de audio de "autocorrelación". Espectro Pico de frecuencia Nota musical Bajo Alto Cents de nota Transformada de Fourier Frecuencia Muestras usadas Período usado 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 Grabación Amplitud Estado Generador de ruido blanco. (Puede sonar fuerte. Por favor, reducir el volumen de reproducción primero.) Apagado Encendido აუდიო სპექტრი აკუსტიკა მანახე აუდიო სიგნალის სიხშირის სპექტრი. ეს ექსპერიმენტი იწერს ხმას მიკროფონის საშუალებით და ითვლის მის სიხშირის სპექტრს ფურიეს გარდაქმნებით. თუ თქვენ გაქვთ მონო სიგნალი ერთი სიხშირით, ალბათ უკეთეს შედეგს მიიღებთ "აუტოკორელაციის" აუდიო ექსპერიმენტით. სპექტრი პიკი-სიხშირე მუსიკალური ნოტი დაბალი მაღალი ნოტის ცენტები ფურიეს გარდაქმნები სიხშირე გამოყენებული ნიმუშები გამოყენებული პერიოდი რეზოლუცია ისტორია დრო პარამეტრები ქვემოთ შეგიძლია ჩაწეროთ ნიმუშების რაოდენობა ფურიეს გარდაქმნებისთვის. მეტი ნიმუში ნიშნავს ნელ განახლებას, თუმცა მაღალ სპექტრულ გარჩევადობას. ნიმუშები თერთი ხმაურის გენერატორი. (შეიძლება იყოს ხმამაღალი. გთხოვთ დაუწიოთ დინამიკის სიმძლავრეს) გამორთვა ჩართვა სტატუსი დაუმუშავებელი მონაცემები ჩაწერა ამპლიტუდა श्रव्य वर्णक्रम ध्वनि विज्ञान एक ऑडियो सिग्नल का आवृत्ति वर्णक्रम (स्पेक्ट्रम) प्रदर्शित करें। यह प्रयोग माइक्रोफ़ोन से ऑडियो रिकॉर्ड (श्रव्य दर्ज़) करता है, और फूरियर रूपांतरण (FFT) के माध्यम से इसके आवृत्ति वर्णक्रम (स्पेक्ट्रम) की गणना करता है। यदि आपके पास एकल आवृत्ति वाला केवल एक स्वर है, तो आपको "स्वतःसहसंबंध" श्रव्य प्रयोग से अधिक सटीक परिणाम मिल सकते हैं। वर्णक्रम शिखर (Peak) आवृत्ति संगीत नोट निम्न उच्च नोट से सेंट में फूरियर रूपांतरण आवृत्ति FFT परिमाण प्रयुक्त सेंपल प्रयुक्त अवधि विभेदन 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 श्वेत शोर जनरेटर। (तीव्र हो सकता है। कृपया पहले अपना प्लेबैक वॉल्यूम कम करें।) बंद चालू अवस्था मूल (रॉ) डेटा रिकॉर्डिंग आयाम recording rate rate/2 recording_remainder recording_subrange samples actual_samples/2 actual_samples/2+1 actual_samples+1 actual_samples period df time frequency fftX fftY halfFrequency halfFFTtempX halfFFTtempY fft f0 t tnext ratio log2 logRatio log2Ratio cents semitones semitonesRound semitonesDiff centsDiff resolutionRatio timeline reducedf reducedfft subf subfft tmap fmap fftmap wnamplitude f0 semitonesRound Low [[musical_note_a2]] [[musical_note_bb2]] [[musical_note_b2]] [[musical_note_c3]] [[musical_note_db3]] [[musical_note_d3]] [[musical_note_eb3]] [[musical_note_e3]] [[musical_note_f3]] [[musical_note_gb3]] [[musical_note_g3]] [[musical_note_ab3]] [[musical_note_a3]] [[musical_note_bb3]] [[musical_note_b3]] [[musical_note_c4]] [[musical_note_db4]] [[musical_note_d4]] [[musical_note_eb4]] [[musical_note_e4]] [[musical_note_f4]] [[musical_note_gb4]] [[musical_note_g4]] [[musical_note_ab4]] [[musical_note_a4]] [[musical_note_bb4]] [[musical_note_b4]] [[musical_note_c5]] [[musical_note_db5]] [[musical_note_d5]] [[musical_note_eb5]] [[musical_note_e5]] [[musical_note_f5]] [[musical_note_gb5]] [[musical_note_g5]] [[musical_note_ab5]] [[musical_note_a5]] [[musical_note_bb5]] [[musical_note_b5]] [[musical_note_c6]] [[musical_note_db6]] [[musical_note_d6]] [[musical_note_eb6]] [[musical_note_e6]] [[musical_note_f6]] [[musical_note_gb6]] [[musical_note_g6]] [[musical_note_ab6]] [[musical_note_a6]] [[musical_note_bb6]] [[musical_note_b6]] [[musical_note_c7]] [[musical_note_db7]] [[musical_note_d7]] [[musical_note_eb7]] [[musical_note_e7]] [[musical_note_f7]] [[musical_note_gb7]] [[musical_note_g7]] [[musical_note_ab7]] High centsDiff halfFrequency fft actual_samples period df fmap tmap fftmap t f0 samples wnamplitude Off On time recording_subrange t samples rate tnext tnext tnext t t 256 timeline samples recording recording_subrange samples recording recording_remainder recording_remainder recording recording_subrange actual_samples actual_samples 1 actual_samples+1 actual_samples 2 actual_samples/2 actual_samples/2 1 actual_samples/2+1 actual_samples rate period 1 period df rate 2 rate/2 0 period actual_samples+1 time 0 rate/2 actual_samples/2+1 frequency recording_subrange fftX fftY 1 actual_samples/2 frequency fftX fftY halfFrequency halfFFTtempX halfFFTtempY halfFFTtempX halfFFTtempY fft fft halfFrequency f0 f0 440 ratio 2 log2 ratio logRatio logRatio log2 log2Ratio log2Ratio 1200 cents cents 100 semitones semitones semitonesRound semitones semitonesRound semitonesDiff semitonesDiff 100 centsDiff actual_samples 2048 resolutionRatio resolutionRatio halfFrequency fft reducedf reducedfft 0 256 reducedf reducedfft subf subfft timeline tmap subf fmap subfft fftmap halfFrequency fft t f0 time recording_subrange