FFT Spectrum Analyzer

Uno strumento FFT-spettro preciso per ingegneri e ricercatori per analizzare segnali nel dominio temporale e identificare rapidamente il contenuto di frequenza.

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Informazioni su questo strumento

Lo strumento risolve il problema dell’analisi tempo-dominio verso dominio di frequenza calcolando la trasformata di Fourier discreta di un segnale temporale fornito dall’utente. Accetta campioni reali da sensori, audio o simulazioni e restituisce uno spettro che mostra come l’energia si distribuisce tra le frequenze. Questo è essenziale per diagnosi, progettazione di filtri e analisi spettrale in ingegneria, fisica e trattamento del segnale.
Le capacità principali includono lunghezza FFT configurabile, windowing e scaling. Gli utenti forniscono una frequenza di campionamento (Hz) e alternativamente un array di campioni o un file dati. Lo strumento applica una finestra scelta (Rectangular, Hann, Hamming, Blackman) per ridurre leakage, eventualmente zero-padding a N_fft personalizzato, e calcola magnitudine, fase e spettro di potenza opzionale. Le uscite includono frequency_bins (Hz), magnitude_spectrum, phase_spectrum e dominant_frequencies.
Proposta di valore: progettato per automazione e integrazione in pipeline di analisi, con gestione degli errori robusta per input mancanti o non numerici, supporto per grandi N e risoluzione di frequenza accurata calcolata come Fs/N. Supporta concettualmente input reali e complessi ignorando le parti immaginarie se assenti. Casi d’uso: analisi di vibrazioni, acustica, segnali EEG/biomedici e comunicazione.

Come usare

  1. Fornisci input: array di campioni o carica un file dati.
  2. Imposta la frequenza di campionamento in Hz (es.
  3. .
  4. Scegli la lunghezza N_fft (predefinita: lunghezza dei campioni) e il tipo di finestra (Rectangular, Hann, Hamming, Blackman).
  5. Esegui il calcolo.
  6. Raccogli output: frequency_bins, magnitude_spectrum, phase_spectrum, dominant_frequencies.
  7. Interpreta i risultati: picchi indicano frequenze dominanti e distribuzione di energia nello spettro.
How to use online fft analyzer

Frequently Asked Questions

Trova risposte rapide

Quali input sono richiesti?
Al minimo fornisci un array di campioni nel dominio temporale e la frequenza di campionamento in Hz. In alternativa puoi caricare un file contenente i campioni. Lo strumento valida i valori numerici e richiede una frequenza di campionamento positiva e dati non vuoti.
Quali uscite vengono prodotte?
Le uscite includono frequency_bins (Hz), magnitude_spectrum, phase_spectrum (radiani) e dominant_frequencies. È possibile produrre anche un power_spectrum; tutte le uscite sono allineate alla lunghezza N_fft scelta.
Come l’effetto del windowing influisce sui risultati?
Il windowing riduce le leakage spettrali ammorbidendo il segnale temporale prima della trasformata. Le finestre Rectangular offrono risoluzione maggiore ma più leakage; Hann e Hamming riducono leakage con una leggera perdita di risoluzione; Blackman blocca leakage in modo robusto a discapito della nitidezza dei picchi.
Quale lunghezza FFT dovrei scegliere?
N_fft controlla la risoluzione di frequenza: valori maggiori producono bin più fini ma richiedono più memoria e calcolo. Se N_fft è maggiore della lunghezza di ingresso, viene eseguito zero-padding per interpolare lo spettro. Scegli in base alla risoluzione desiderata e alle risorse disponibili.

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