Analisador Espectral-Temporal
Abstract
RESUMO O Analisador Espectral-Temporal é um software desenvolvido para a análise de alta precisão de sinais sonoros, com foco no estudo experimental do Efeito Doppler em movimentos oscilatórios. A ferramenta permite a conversão de arquivos de áudio brutos (.wav ou .mp3) em séries temporais de frequência com alta resolução, utilizando a Transformada de Fourier de Curto Prazo (STFT). Esta ferramenta foi desenvolvida no âmbito do GESCEM (Grupo de Experimentação e Simulação Computacional em Estrutura dos Materiais) do Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (IPRJ/UERJ), como parte de um estudo didático para validação de modelos cinemáticos de fontes sonoras pendulares. FUNCIONALIDADES PRINCIPAIS Análise Espectral: Implementação numérica em Python (v3.11.5) utilizando as bibliotecas Librosa, NumPy e SciPy. Alta Resolução: Utiliza janelas longas de FFT (16384 pontos) e alta taxa de sobreposição para detectar variações sutis de frequência (na ordem de +/- 3 Hz). Filtragem de Ruído: Aplicação de filtro digital passa-banda Butterworth de 4ª ordem para limpeza do sinal. Exportação de Dados: Gera arquivos de texto (.txt) tabulados contendo a série temporal da frequência instantânea para posterior análise gráfica ou estatística. NOTA DE REGISTRO E PROPRIEDADE INTELECTUAL Este software encontra-se registrado no Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) sob o número de registro: BR512025004210-8. A versão aqui disponibilizada (executável portátil) destina-se exclusivamente a fins acadêmicos e de pesquisa, permitindo a reprodução dos resultados apresentados em publicações científicas associadas. É vedada a engenharia reversa ou uso comercial sem autorização prévia dos autores. INSTRUÇÕES DE USO Baixe e descompacte o arquivo .zip. Execute o arquivo "Analisador Espectral-Temporal.exe" (software portátil, não requer instalação). Carregue um arquivo de áudio (.wav recomendado) e defina a frequência base para análise.
Fields of Study & Subjects
Experimental and Theoretical Physics Studies
Computational Physics and Python Applications
Music and Audio Processing
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 27 January 2026
- Language
- PT