🌀 Fourier 視覺化

傅立葉轉換把任何訊號拆成「一堆不同轉速的旋轉圓相加」。三個互動 demo,從畫線條到聽聲音,看見同一個數學。

核心一句話:任何形狀或聲音 = 一堆旋轉向量(圓)的疊加。圓的轉速 = 頻率,半徑 = 振幅,起始角 = 相位。 Fourier 轉換就是把訊號反推成這些圓的參數 —— 存參數就能重建,丟掉小圓就是壓縮(MP3 / JPEG 的原理)。
DEMO 1 · 線條

手繪線條 → 旋轉圓重現

畫一個封閉造型,看一串旋轉圓(epicycles)疊加描出它。拉滑桿減少圓的數量,親眼看「參數越少、細節越糊」的壓縮效果。

DFT · epicycles · 壓縮
DEMO 2 · 橋接

旋轉圓 ↔ 音波

正弦波就是旋轉圓從側面看的影子。同一套 DFT,把訊號壓成 1D,旋轉圓上下擺動就畫出一條音波。可載入 MP3 / 麥克風即時跳動。

正弦=旋轉的影子 · Gibbs 現象
DEMO 3 · 聲音

此刻聲音的參數拆解

丟一首歌或哼一個音,當場拆出音高(基頻)、音色(泛音)、響度、低中高頻、相位(旋轉錶盤)、節奏。暫停可凍結畫面慢慢研究。

FFT · 頻譜 · 相位 · 頻譜圖