01 / 30 秒回忆
频谱分析把本地 CSV 的时域样本转换到频域,帮助定位主频、谐波、噪声和直流分量。输入数据的时间间隔必须能支持可靠的频率坐标。
TOOLS / 信号
在浏览器本地读取实数 CSV,输出单边幅度谱和功率谱密度。
快速理解
输入
输出
| k | f / Hz | Apeak | Arms | dB |
|---|
知识回忆
概念、关系和工程边界。
01 / 30 秒回忆
频谱分析把本地 CSV 的时域样本转换到频域,帮助定位主频、谐波、噪声和直流分量。输入数据的时间间隔必须能支持可靠的频率坐标。
02 / 核心关系
离散频率点为 kfs/N;单边幅度谱要对非 DC、非 Nyquist 分量做相应倍增。窗函数会改变主瓣宽度、旁瓣和幅值校准。
03 / 使用判断
先确认 CSV 列格式、采样率和单位,再看峰值频点与相邻泄漏;需要比较幅值时必须统一窗函数和归一化方式。
把谱线间隔当成实际信号分辨率,或把单边幅值、RMS 和功率谱密度混为一谈。
所有数据只在浏览器本机读取;超大文件、非均匀采样、直流偏置和非相干记录需要预处理或更完整的频谱方法。