Kalkulator Transformasi Fourier Cepat (FFT)
Kalkulator Transformasi Fourier Cepat (FFT) MiniWebtool mengubah sampel real atau kompleks menjadi bin frekuensi. Laju sampel, pilihan windowing, dan padding membentuk magnitudo, fase, label frekuensi, serta ringkasan puncak untuk menafsirkan spektrum sinyal.
Di Gemini, tempelkan pertanyaan yang disalin ke chat. Anda juga dapat menyalinnya di bawah.Belum tahu cara menggunakannya? Tanya AI
Lihat pertanyaan
Masukkan sampel dan laju sampling di bawah untuk mendapatkan magnitudo, fase, bin frekuensi, dan puncak dominan spektrum.
Pemblokir iklan Anda mencegah kami menampilkan iklan
MiniWebtool tetap gratis karena iklan. Jika alat ini membantu Anda, dukung kami dengan upgrade untuk penjelajahan tanpa iklan dan penggunaan harian lebih banyak, atau izinkan MiniWebtool.com lalu muat ulang.
- Izinkan iklan untuk MiniWebtool.com, lalu muat ulang
- Atau upgrade untuk tanpa iklan dan batas harian lebih tinggi
Tentang Kalkulator Transformasi Fourier Cepat (FFT)
Kalkulator Transformasi Fourier Cepat (FFT) menghitung transformasi Fourier diskrit dari urutan sinyal terbatas dan mengubah hasilnya menjadi output bin frekuensi yang praktis: komponen riil dan imajiner, magnitudo, magnitudo ternormalisasi, sudut fase, label frekuensi, puncak dominan, dan data spektrum yang dapat disalin. Alat ini menerima sampel riil atau kompleks, mendukung fungsi jendela umum, dan menggunakan zero padding pangkat dua secara default sehingga algoritma radix-2 yang cepat dapat digunakan.
Sekilas
Kalkulator Transformasi Fourier Cepat (FFT) mengonversi sampel real atau kompleks menjadi bin frekuensi. Hasilnya berupa frekuensi, bagian real dan imajiner, magnitudo, magnitudo ternormalisasi, dan fase, dengan opsi window dan padding serta plot gelombang dan spektrum.
| Fitur | Yang didapat | Cocok untuk |
|---|---|---|
| Input real atau kompleks | Tempel sampel seperti 0, 1, 0, -1 atau nilai kompleks seperti 1+0i, 0+1i, -1+0i, 0-1i. | Memeriksa contoh FFT dari buku teks |
| Pembuat sinyal uji | Masukkan nada sebagai pasangan Hz:amplitudo, laju sampel, jumlah sampel, dan derau opsional, lalu isi sampel secara otomatis. | Membuat sinyal uji untuk bereksperimen |
| Fungsi window | Pilih Persegi Panjang, Hann, Hamming, atau Blackman untuk mengurangi kebocoran spektral sebelum transformasi. | Sinyal terukur yang tidak memuat jumlah siklus utuh |
| Panjang FFT | Pilih pangkat 2 berikutnya, panjang input, atau dua kali pangkat 2 untuk kisi frekuensi yang lebih rapat. | Mengendalikan padding dan jarak bin |
| Keluaran spektrum | Tabel bin memberikan frekuensi, real, imajiner, magnitudo, magnitudo ternormalisasi, dan fase dalam derajat, dalam tampilan satu sisi atau penuh. | Menemukan nada dan membandingkan fase |
| Puncak dan ekspor | Puncak dominan dan resolusi frekuensi (laju sampel dibagi panjang FFT) ditampilkan. Salin spektrum sebagai CSV atau vektor kompleks. | Memindahkan hasil ke spreadsheet atau kode |
Apa yang Dihitung oleh FFT
Untuk urutan N sampel x[0], x[1], ..., x[N−1], transformasi Fourier diskrit menghasilkan N bin kompleks X[0], X[1], ..., X[N−1]. Setiap bin mengukur seberapa kuat komponen sinusoidal pada frekuensi bin tersebut muncul dalam sinyal.
FFT adalah cara efisien untuk menghitung DFT yang sama. Ketika panjang transformasi adalah pangkat dua, FFT radix-2 mengurangi beban kerja dari kira-kira N² operasi kompleks menjadi sekitar N log₂ N operasi, itulah sebabnya zero padding ke pangkat dua berikutnya umum dilakukan dalam alur kerja pemrosesan sinyal.
Cara Membaca Output
| Kolom | Arti | Penggunaan umum |
|---|---|---|
| Frekuensi | Indeks bin yang dikonversi ke unit fisik menggunakan laju sampel / panjang FFT. | Menemukan nada, frekuensi getaran, pita modulasi, atau komponen periodik. |
| Riil / Imajiner | Koefisien FFT kompleks untuk setiap bin. | Menjaga informasi sadar fase penuh untuk rekonstruksi atau matematika lebih lanjut. |
| Magnitudo | Besarnya koefisien kompleks, ditulis sebagai |X[k]|. | Mengidentifikasi frekuensi mana yang paling kuat. |
| Fase | Sudut koefisien kompleks dalam derajat. | Membandingkan pergeseran waktu antara komponen atau saluran. |
| Magnitudo ternormalisasi | Magnitudo dibagi dengan panjang FFT. | Membandingkan spektrum yang dihitung dengan panjang padding yang berbeda. |
Laju Sampel dan Resolusi Frekuensi
Jika laju sampel Anda adalah Fs dan panjang FFT adalah N, bin FFT yang berdekatan berjarak Fs / N. Panjang FFT yang lebih besar menghasilkan jarak bin yang lebih rapat, tetapi zero padding tidak menciptakan informasi baru; ia melakukan interpolasi pada kisi frekuensi dari segmen sinyal yang ada.
Untuk input bernilai riil, setengah bagian frekuensi positif biasanya sudah cukup karena setengah bagian frekuensi negatif adalah cermin konjugasi kompleksnya. Untuk input bernilai kompleks, spektrum penuh sering kali bermakna dan kalkulator ini beralih ke tampilan penuh dalam contoh kompleks.
Panduan Fungsi Jendela
Jendela mengubah tepi segmen yang diambil sampelnya sebelum FFT. Ini mengurangi kebocoran spektral ketika segmen tidak berisi jumlah siklus yang utuh. Kelemahannya adalah jendela menyebarkan energi ke lobe utama yang lebih lebar dan mengubah penskalaan amplitudo.
| Jendela | Terbaik untuk | Kelemahan |
|---|---|---|
| Rectangular | Sinyal yang sudah sejajar rapi dengan jendela sampel. | Kebocoran tertinggi ketika segmen yang ditangkap memotong bentuk gelombang di tengah siklus. |
| Hann | Inspeksi spektral umum dan pengurangan kebocoran yang mulus. | Kehilangan amplitudo sedang dan lebar lobe utama sedang. |
| Hamming | Mengurangi sidelobe terdekat sambil menjaga lobe utama tetap ringkas. | Sedikit kurang mulus di batas-batasnya dibandingkan Hann. |
| Blackman | Menekan kebocoran dari nada kuat ke bin terdekat yang lebih lemah. | Lobe utama lebih lebar, sehingga frekuensi yang berdekatan lebih sulit dipisahkan. |
Cara Menggunakan Kalkulator Ini
- Tempelkan urutan sampel riil atau kompleks. Gunakan nilai seperti
0, 1, 0, -1atau1+0i, 0+1i, -1+0i, 0-1i. - Masukkan laju sampel. Gunakan
1jika Anda hanya memerlukan siklus ternormalisasi per sampel. - Pilih jendela. Mulailah dengan Rectangular untuk contoh sintetis yang tepat dan Hann untuk sinyal terukur.
- Pilih panjang FFT. Pangkat 2 berikutnya adalah default tercepat; Dua kali pangkat 2 memberikan kisi tampilan yang lebih rapat.
- Klik Hitung FFT, lalu periksa plot magnitudo, daftar puncak, kolom fase, dan output CSV yang dapat disalin.
Contoh Pengerjaan
Untuk urutan sampel 0, 1, 0, -1, 0, 1, 0, -1 pada laju sampel 8, sinyal menyelesaikan dua siklus dalam delapan sampel. Bin FFT non-DC terkuat muncul pada posisi frekuensi positif dan negatif yang sesuai. Dalam mode satu sisi, puncak frekuensi positif adalah yang paling mudah dibaca.
FAQ
Apa yang dihitung oleh kalkulator FFT?
Kalkulator FFT menghitung transformasi Fourier diskrit dari urutan terbatas. Ini menulis ulang sampel domain waktu sebagai bin frekuensi dengan amplitudo kompleks, magnitudo, dan fase.
Apakah saya memerlukan jumlah sampel pangkat dua?
FFT radix-2 paling cepat ketika panjang transformasi adalah pangkat dua. Kalkulator ini dapat secara otomatis melakukan zero-pad input Anda ke pangkat dua berikutnya, dan menggunakan fallback DFT langsung untuk urutan panjang tepat kecil yang bukan pangkat dua.
Apa itu resolusi frekuensi FFT?
Resolusi frekuensi adalah laju sampel dibagi dengan panjang FFT. Sebagai contoh, laju sampel 1000 Hz dan FFT 1024 titik memberikan jarak antar bin sekitar 0,9766 Hz.
Haruskah saya menggunakan jendela Hann, Hamming, atau Blackman?
Gunakan jendela ketika segmen yang Anda tangkap tidak berisi jumlah siklus bilangan bulat. Hann adalah pilihan umum yang seimbang, Hamming mengurangi sidelobe terdekat, dan Blackman memberikan penekanan sidelobe yang lebih kuat dengan lobe utama yang lebih lebar.
Why are FFT results complex numbers?
Setiap bin frekuensi memiliki amplitudo dan fase. Bagian riil dan imajiner adalah cara ringkas untuk menyimpan komponen sinusoidal yang sadar fase tersebut.
Bisakah FFT mendeteksi nada 60 Hz yang disampel pada 1.000 sampel per detik?
Bisa. Frekuensi Nyquist adalah setengah laju sampel, jadi pada 1.000 sampel per detik nilainya 500 Hz; nada 60 Hz berada di bawah batas itu dan dapat direpresentasikan. Jarak antarbin FFT bergantung pada panjang transformasi: dengan 1.000 sampel tanpa padding, jarak antarbin adalah 1 Hz. Jika nada tidak menyelesaikan jumlah siklus bulat dalam segmen sampel, energinya dapat menyebar ke bin-bin di sekitarnya.
Berapa frekuensi Nyquist untuk laju sampel FFT saya?
Frekuensi Nyquist adalah setengah laju sampel. Jika Anda menyampel pada 800 Hz, frekuensi Nyquist adalah 400 Hz, sehingga frekuensi di atas 400 Hz tidak dapat dibedakan secara unik dari alias berfrekuensi lebih rendah hanya dengan sampel tersebut. Batas ini mengasumsikan sampel diambil dengan jarak waktu yang teratur dan sinyal disampel dengan benar. Menambah panjang FFT dengan zero padding membuat kisi frekuensi lebih rapat, tetapi tidak menaikkan frekuensi Nyquist atau memulihkan informasi yang tidak disampel.
Mengapa FFT menunjukkan energi pada frekuensi di sekitar nada yang bersih?
Jendela sampel yang terbatas dapat memotong nada sebelum menyelesaikan jumlah siklus yang tepat. Awal dan akhir yang terputus mendadak kemudian menyebarkan energi nada ke bin frekuensi di sekitarnya; pola ini disebut kebocoran spektral. Jendela Hann, Hamming, atau Blackman dapat mengurangi penyebaran tersebut, tetapi masing-masing mengubah lebar puncak dan amplitudo spektrum. Periksa panjang sampel dan pilihan jendela jika nada tampak tersebar di beberapa bin berdekatan.
Kutip konten, halaman, atau alat ini sebagai:
"Kalkulator Transformasi Fourier Cepat (FFT)" di https://MiniWebtool.com/id/kalkulator-transformasi-fourier-cepat-fft/ dari MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
oleh tim miniwebtool. Diperbarui: 24 Apr 2026
Mengobrol dengan AI favorit Anda
Di Gemini, tempelkan pertanyaan yang disalin ke chat. Anda juga dapat menyalinnya di bawah.
Lihat pertanyaan
Kalkulus:
- Kalkulator Laju Perubahan Rata-rata Baru
- Penyelesai ODE Bernoulli Baru
- Kalkulator Konvolusi
- Kalkulator cURL Baru
- Kalkulator Kelengkungan
- Kalkulator Turunan
- Plotter Medan Arah / Medan Kemiringan Baru
- Kalkulator Turunan Arah
- Kalkulator Divergensi Baru
- Kalkulator Integral Ganda
- Kalkulator Metode Euler Baru
- Kalkulator Transformasi Fourier Cepat (FFT) Baru
- Penyelesai ODE Orde Pertama Baru
- Kalkulator Koefisien Deret Fourier
- Kalkulator Gradien Multivariabel Baru
- Kalkulator Turunan Implisit
- Kalkulator Integral Tak Wajar Baru
- Kalkulator Jumlah Deret Tak Hingga Baru
- Kalkulator Laju Perubahan Sesaat Baru
- Kalkulator Integral
- Kalkulator Transformasi Laplace Invers
- Kalkulator Aturan L'Hôpital Baru
- Kalkulator Transformasi Laplace
- Kalkulator Limit
- Kalkulator Integral Garis Baru
- Kalkulator Deret Maclaurin Baru
- Kalkulator Metode Newton Baru
- Kalkulator Integrasi Numerik Baru
- Kalkulator Optimasi Kalkulus Baru
- Kalkulator Turunan Parsial
- Kalkulator Deret Pangkat Baru
- Kalkulator Radius Konvergensi
- Kalkulator Laju Terkait Baru
- Kalkulator Jumlah Riemann Baru
- Kalkulator Metode Runge-Kutta (RK4)
- Penyelesai ODE Orde Kedua Baru
- Kalkulator Uji Konvergensi Deret Baru
- Kalkulator Aturan Simpson Baru
- Kalkulator Turunan Satu Variabel
- Kalkulator Integral Permukaan Baru
- Kalkulator Permukaan Revolusi Baru
- Pemecah Sistem ODE Baru
- Kalkulator Deret Taylor
- Kalkulator Aturan Trapesium Baru
- Kalkulator Integral Tiga Kali
- Kalkulator Volume Revolusi Baru
- Kalkulator Wronskian
- Kalkulator Transformasi Z Baru