FFT Spectrum Analyzer

Una herramienta de espectro FFT precisa para ingenieros e investigadores para analizar señales en el dominio del tiempo e identificar rápidamente el contenido en frecuencias.

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Sobre esta herramienta

La herramienta resuelve el problema del análisis de dominio temporal a dominio de frecuencia calculando la transformada de Fourier discreta de una señal temporal proporcionada por el usuario. Acepta muestras reales de sensores, audio o simulaciones y devuelve un espectro que muestra cómo se distribuye la energía entre las frecuencias. Esto es esencial para diagnóstico, diseño de filtros y análisis espectral en ingeniería, física y procesamiento de señales.
Las capacidades principales incluyen longitud FFT configurable, ventana y escalado. Los usuarios proporcionan una tasa de muestreo (Hz) y ya sea una matriz de muestras o un archivo de datos. La herramienta aplica una ventana elegida (Rectangular, Hann, Hamming, Blackman) para reducir la fuga espectral, opcionalmente cero-padding a una N_fft personalizada y calcula magnitud, fase y espectro de potencia opcional. Las salidas incluyen frequency_bins (Hz), magnitude_spectrum, phase_spectrum y dominant_frequencies.
Propuesta de valor: diseñada para automatización e integración en pipelines de análisis, con manejo robusto de errores para entradas ausentes o no numéricas, soporte para grandes N y resolución de frecuencia precisa calculada como Fs/N. Soporta entradas reales y complejas conceptualmente ignorando las partes imaginarias si no están presentes. Casos de uso: análisis de vibraciones, acústica, señales EEG/biomédicas y comunicaciones.

Cómo usar

  1. Proporcione entradas: matriz de muestras o cargue un archivo de datos.
  2. Configure la tasa de muestreo en Hz (p. ej.,
  3. .
  4. Elija la longitud N_fft (predeterminado: longitud de las muestras) y el tipo de ventana (Rectangular, Hann, Hamming, Blackman).
  5. Ejecute el cálculo.
  6. Obtenga salidas: frequency_bins, magnitude_spectrum, phase_spectrum, dominant_frequencies.
  7. Interprete los resultados: picos indican frecuencias dominantes y distribución de energía en el espectro.
How to use online fft analyzer

Frequently Asked Questions

Encuentre respuestas rápidas

¿Qué entradas se requieren?
Como mínimo, proporcione una matriz de muestras en el dominio del tiempo y la tasa de muestreo en Hz. Si lo prefiere, puede cargar un archivo de datos que contenga las muestras. La herramienta valida valores numéricos y requiere una tasa de muestreo positiva y datos no vacíos.
¿Qué salidas se producen?
Las salidas incluyen frequency_bins (Hz), magnitude_spectrum, phase_spectrum (radianes) y dominant_frequencies. Un opcional power_spectrum puede producirse; todas las salidas se alinean a la longitud N_fft elegida.
¿Cómo afecta el windowing a los resultados?
El windowing reduce la fuga espectral atenuando la señal en el dominio del tiempo antes de la transformación. Ventanas Rectangular ofrecen mayor resolución con más fuga; Hann y Hamming reducen la fuga a costa de una ligera pérdida de resolución; Blackman ofrece fuerte supresión de fuga.
¿Qué longitud FFT debería elegir?
N_fft controla la resolución de frecuencia: valores mayores producen bins más finos pero requieren más memoria y cómputo. Si N_fft es mayor que la longitud de entrada, se aplica padding cero para interpolar el espectro. Elija según la resolución deseada y los recursos disponibles.

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