頻譜分析（視覺化） 使用指南

輸入時域訊號或音訊取樣資料，即時繪製頻譜圖，展示各頻率成分的能量分佈，用於音訊除錯、振動與聲學分析。

功能說明

輸入時域訊號或音訊取樣資料，即時繪製頻譜圖，展示各頻率成分的能量分佈，用於音訊除錯、振動與聲學分析。

典型使用場景

• 對一段錄音做 FFT，找出主要頻率成分，判斷是否存在 50/60Hz 工頻干擾或裝置共振。
• 分析樂器或人聲的諧波結構，輔助調音、辨音與聲學實驗。
• 檢測機械振動訊號中的特徵頻率，用於簡易故障初篩。

算例參考

• 頻率解析度計算示例：對取樣率 44100Hz 的訊號做 N=4096 點 FFT，頻率解析度 Δf = 44100÷4096 ≈ 10.77Hz，可分辨的頻率點依次為 0、10.77、21.53……Hz。若某峰值落在第 200 個 bin，則其對應頻率約為 200×10.77≈2153Hz。窗函式（如漢寧窗）會使主瓣展寬約 2~3 個 bin，實際定位需考慮此展寬。

注意事項

本工具純前端執行，輸入內容不上傳伺服器；結果為按上述口徑得到的理論估算值。實際應用受裝置引數、測量條件與當地規範影響，請以裝置銘牌、檢測報告與現行標準為準，重大決策建議諮詢專業人士。

頻譜裡的毛刺是真實訊號嗎？

不一定。未加窗或訊號在幀邊界不連續會產生頻譜洩漏，表現為本應單一的峰向兩側擴散的毛刺；加窗並對穩態訊號取足夠長幀可抑制。瞬態訊號本身就有寬頻成分，需結合時域判斷。

怎樣提高頻譜讀數的準確度？

提高 FFT 長度以提升頻率解析度，使用合適的窗函式抑制洩漏，並對多次結果平均降低隨機噪聲；同時注意取樣率要高於目標最高頻率的兩倍（奈奎斯特）才不會混疊。