スペクトラムアナライザ
マイクや音楽ファイルの音を FFT で周波数ごとの強さに分け、スペクトラムと、時間とともに流れるスペクトログラムで表示します。
入力
WAV・MP3・FLAC など。この枠へ落としても読み込めます。終わりまで再生したら先頭に戻ります
まだ選んでいません
0:00 / 0:00
CH1 の周波数。CH2 は周波数比で決まる
直近 50 ms のピーク（dBFS）。−3 dBFS を超えると色が変わります
モニター
マイクでは使いません
スピーカーへ出す大きさ（0 dB = 入力と同じ大きさ）
解析
1 回の FFT に使う点数。大きいほど周波数は細かく、時間の変化には遅れる
ハン: 汎用。矩形: 漏れが大きいが山は細い。ブラックマン-ハリス: 小さな成分を見る。フラットトップ: 振幅を正しく読む
パワーを指数移動平均でならす。強いほどゆっくり変わる
測定
CH1 と CH2 の大きいほう- ピークの周波数
- —
- ピークのレベル
- —
- 周波数分解能 Δf
- —
- フレーム長 N/fs
- —
- 標本化周波数 fs
- —
- 等価雑音帯域幅
- —
- 窓のコヒーレントゲイン
- —
スペクトラム
対数: 1 オクターブを同じ幅に。メル: 人が感じる音の高さに近い目盛り
対数の軸では Δf と 1 Hz より下は表示しない
標本化周波数の半分（fs/2）を超える分は表示しない
スペクトログラムの横幅に入れる時間
dB: 対数の目盛り。リニア: 振幅そのまま（最高強度を上端にする）
スペクトラムの上端と、スペクトログラムの最も明るい色（dBFS）
スペクトラムの下端と、スペクトログラムの地の色（dBFS）
スペクトログラムに描くチャンネル
動作原理と式
直近の 点に窓関数を掛けて離散フーリエ変換（FFT）し、各周波数の振幅を求めます。振幅は窓の和で割って 2 倍し、フルスケールの正弦波が 0 dBFS になるようにしています。窓関数は、となりの周波数への漏れ（サイドローブ）と、ピークの幅のどちらを優先するかで選びます。
メル尺度は、人が感じる音の高さに近づけた周波数の目盛りで、低い音ほど広く、高い音ほど狭く並べます。
出典: F. J. Harris, “On the Use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform,” Proceedings of the IEEE, vol. 66, no. 1, 1978（窓関数と等価雑音帯域幅）、D. O’Shaughnessy, Speech Communication: Human and Machine, Addison-Wesley, 1987（メル尺度）