📊 Калькулятор спектрального аналізу
FFT, спектрограми, гармонічний аналіз та частотна фільтрація сигналів
📈 Швидке перетворення Фур'є (FFT)
Аналіз частотного складу сигналу за допомогою FFT.
Тестовий сигнал:
Віконна функція:
Часовий сигнал:
Амплітудний спектр:
Фазовий спектр:
🌈 Спектрограма (STFT)
Аналіз зміни частотного складу сигналу в часі.
Часовий сигнал:
🎵 Гармонічний аналіз
Розкладання періодичного сигналу в ряд Фур'є.
Амплітудний спектр:
🔧 Частотна фільтрація
Розрахунок та застосування цифрових фільтрів.
Апроксимація:
АЧХ (Amplitude Response):
ФЧХ (Phase Response):
Імпульсна характеристика:
🎹 Синтез сигналів
Створення сигналів з заданим частотним складом.
Компоненти сигналу:
Синтезований сигнал:
Спектр:
📚 Теорія спектрального аналізу
1. Перетворення Фур'є
Перетворення Фур'є розкладає сигнал на суму синусоїдальних компонент з різними частотами, амплітудами та фазами.
X(f) = ∫_{-∞}^{∞} x(t) e^{-j2πft} dt
Дискретне перетворення Фур'є (DFT):
X[k] = Σ_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j2πkn/N}
де k = 0, 1, ..., N-1
2. Швидке перетворення Фур'є (FFT)
FFT — ефективний алгоритм обчислення DFT зі складністю O(N log N) замість O(N²) для прямого обчислення.
Важливі параметри:
- Частота дискретизації fs: визначає максимальну частоту (fs/2 — частота Найквіста)
- Кількість точок N: визначає частотну роздільну здатність Δf = fs/N
- Тривалість T = N/fs: чим довший запис, тим краща роздільна здатність
3. Віконні функції
Віконні функції зменшують витік спектру (spectral leakage), який виникає через обмежену тривалість сигналу.
| Вікно | Головний пелюсток | Бічні пелюстки | Застосування |
|---|---|---|---|
| Прямокутне | Найвужчий | -13 дБ | Імпульсні сигнали |
| Ханна | Середній | -31 дБ | Загальне застосування |
| Хеммінга | Середній | -42 дБ | Мовні сигнали |
| Блекмана | Широкий | -58 дБ | Точний аналіз |
4. Спектрограма (STFT)
де m — номер кадру
H — зсув (hop size)
L — довжина вікна
w[n] — віконна функція
Компроміс розділення:
- Короткі вікна → добре часове, погане частотне розділення
- Довгі вікна → погане часове, добре частотне розділення
- Принцип невизначеності: Δt × Δf ≥ 1/(4π)
5. Ряд Фур'є
x(t) = a₀/2 + Σ_{n=1}^{∞} [aₙcos(nω₀t) + bₙsin(nω₀t)]
де ω₀ = 2π/T — основна кутова частота
aₙ = (2/T)∫x(t)cos(nω₀t)dt
bₙ = (2/T)∫x(t)sin(nω₀t)dt
Типові сигнали:
| Сигнал | Гармоніки | Амплітуда n-ї |
|---|---|---|
| Прямокутний | Непарні (1, 3, 5, ...) | 4/(nπ) |
| Пилкоподібний | Всі | 2/(nπ) |
| Трикутний | Непарні | 8/(n²π²) |
6. Цифрові фільтри
y[n] = Σbₖx[n-k] - Σaₘy[n-m]
FIR фільтр (нерекурсивний):
y[n] = Σbₖx[n-k]
Типи фільтрів:
- Низькочастотний (LPF): пропускає f < fc
- Високочастотний (HPF): пропускає f > fc
- Смуговий (BPF): пропускає fc1 < f < fc2
- Режекторний (BSF): затримує fc1 < f < fc2
7. THD (Total Harmonic Distortion)
де V₁ — амплітуда основної гармоніки
Vₙ — амплітуда n-ї гармоніки
8. Практичні рекомендації
- Вибирайте fs ≥ 2 × fmax (теорема Котельникова-Найквіста)
- Використовуйте N = 2^k для ефективності FFT
- Для стаціонарних сигналів — усереднюйте кілька спектрів
- Для нестаціонарних — використовуйте спектрограму
- Віконна функція Ханна — хороший компроміс
Практичне значення та контекст
Коротка довідка
Снелль відкрив закон заломлення (1621), Ньютон розклав світло у спектр. Максвелл довів електромагнітну природу світла (1865).
Де застосовується
Медицина: мікроскопія, лазерна хірургія, офтальмологія. Телекомунікації: оптоволоконні лінії зв'язку. Астрономія: телескопи, спектроскопія зірок. Фотоніка: лазери, оптичні процесори.
Часті запитання (FAQ)
📁 Категорія: Фізика