Étape 10: « traitement » des données
Première chose à faire est de télécharger traitement, disponible à http://processing.org. Il ne nécessite aucune installation ; juste décompresser le téléchargement, ouvrez le dossier, puis exécutez-le. Téléchargez le croquis (quels programmes sont appelés dans le traitement) et ouvrez-le. Le programme devrait être bon d’aller comme c’est, et alors qu’il devrait y avoir assez de documentation pour comprendre ce qui se passe dans l’esquisse, je tiens à faire quelques notes et donner un aperçu général sur ce qu’il fait ici.
Je vous encourage à bricoler avec le programme - changer les choses, faire vos propres, etc.. N’ayez pas peur de le casser, puisqu’une version de travail peut toujours être trouvée ici. Si vous débutez en programmation, les gars qui a fait le traitement ont quelques tutoriels de base vraiment génial ici. Une chose à noter est que le traitement est sensible à la casse - si à un moment donné, que vous tapez dans FFTHeight au lieu de FFTheight, le programme vous donnera une erreur et vous amène à la ligne où vous avez tapé dans l’ancien. I n’a pas le document chacune des fonctions que j’ai utilisé - si vous n’êtes pas sûr de ce que fait une partie du code, vous devriez regarder la fonction utilisée au processing.org, afin que vous puissiez voir ce que sa destinée à faire, ainsi qu’exactement ce qu’il prend en entrée et produit comme sorties. Les classes audio ne sera pas aussi facilement y trouve (minim, FFT, AudioInput, etc.). Pour trouver la documentation pour ces pièces, vous devez ici, plus précisément à le manuels sous l’onglet Outils dans la partie supérieure.
En outre, un peu d’histoire sur la FFT. Données peuvent être représentées à bien des égards, deux façons courantes étant en temps et en fréquence. Représentant l’information dans le domaine de fréquence s’élève habituellement à afficher des données comme la combinaison d’un grand nombre d’ondes sinusoïdales avec des fréquences et des amplitudes différentes. Si vous avez une onde sinusoïdale pure, disons oscillant à 1 Hz, vous verriez l’onde sinusoïdale, nous le savons tous et l’amour dans le domaine temporel, mais la fréquence domaine serait il suffit de voir une seule ligne à f = 1. Si dans le temps, vous aviez une vague qui a été faite en ajoutant une sinusoïde à 1 Hz et celui qui a été à moitié l’amplitude de la première, mais à 2 Hz, fréquence, vous verriez deux lignes - une à 1 Hz, avec une hauteur de 1 et l’autre à 2 Hz avec une hauteur de 0,5.
Sur cette base, vous pouvez représenter des signaux très compliqués (n’importe quel signal!) comme une combinaison d’un nombre (parfois une infinité) d’ondes sinusoïdales. La façon la plus courante pour convertir le domaine temporel des signaux à fréquence est avec la FFT (Fast Fourier Transform). Il fait exactement ce que j’ai décrit juste--il prend comme entrée une partie du signal du domaine temps et génère en sortie des bandes correspond à la concentration de certaines gammes de fréquences dans ce signal. Ces données peuvent facilement être visualisées en affichant chaque bande comme un bar avec une certaine hauteur, comme je le faisais dans le code.
Ce programme est vraiment juste une acquisition de données / visualisation un. Il y a beaucoup de choses que vous pouvez faire avec ce circuit--je vous encourage à vraiment jouer avec elle et faire quelque chose de votre choix ! La prochaine étape est facultative un détaillant quelque chose un peu plus amusant que j’ai fait avec le type de données acquises dans ce programme.
Code disponible ici.
