Low Frequency Detector

「Low Frequency Detector」は、通常では耳に聞こえにくい低周波音を検出するためのアプリです。

人の耳は低い周波数になるほど鈍感になります。あなたが気付かないうちに近隣の工事や工場などの騒音にさらされ、不快感や圧迫感を感じて気分が悪くなることもあります。

そのような不快な騒音がありそうな時、本アプリの簡単な操作でどのような低周波が存在するのか知ることができます。

一般に低周波音は、周波数1Hzから100Hzの音波で、その周波数成分とサウンドレベルによって人体への影響度や騒音感覚が異なります。

本アプリは、そのような低周波音の周波数成分を1/3オクターブバンド解析またはFFT解析で調べて表示することが可能です。

最新バージョンで、レポート機能が追加されました。計測時間内の瞬間最大値における解析結果を表示することができます。

特長 :
- 100Hz以下の低周波数のパワーレベル測定 (LF Level) : 計測周期 (1秒単位) 、フラット特性 (Z)
- 可聴帯域のパワーレベル測定 (Leq): 計測周期 (0.2秒単位)、フラット特性 (Z)
- 1/3オクターブバンド解析 (OCT)
- FFT解析 (FFT)
- 低周波音の相対サウンドレベルの時間推移 (TIME)
- レポート機能 (Report)：瞬間最大値の解析結果表示
- 測定表示画面のスナップショット (Snap)
- 測定時間 : 最大60秒

機能 :
つぎのステップで、低周波音の測定解析を行ないます。必ず一度、1)Tuning と 2)Calibrate の測定条件の設定を行なってから、計測を開始してください。

1) 基準音調整 (Tuning)：基準信号 (1kHz) の音量を決めます。本体ボリュームを調整して、基準信号 (1kHz) の再生音をサウンドレベル表示 (Leq)で40から60の間に合わせてください。

2) 校正 (Calibrate)：低周波成分の騒音レベルの基準値を設定します。できるだけ静かな環境、場所にてキャリブレーションを行なってください。この処理は約15秒間で自動停止します。なお、この基準値の精度はキャリブレーション完了後に表示されます。

- "Completed !" : 高精度
- "Terminated. (Low accuracy)" : 低精度

3) レベル測定 (Measure)：低周波騒音が発生していると思われる場所で測定を行なってください。

- LF Level : 100Hz以下の低周波パワーレベル (dB)
- Leq : 可聴帯域のパワーレベル (周波数重み特性 : Z) (dB)

4) 測定表示：測定表示は、1/3オクターブバンド周波数解析、FFT解析、サウンドレベルの時間遷移のいづれかを選択できます。これらの測定解析表示はリアルタイムに更新されます。

5) レポート表示 (Report)：測定結果のレポートを表示します。測定時間内での瞬間最大値を検出したタイミングでの測定結果（時間遷移グラフ、1/3オクターブバンド周波数解析、FFT解析）を表示します。10秒以上計測した場合に有効です。

#時間特性グラフ : TIME
- Low Frequncy (LF) Level : 低周波騒音レベルの時間遷移グラフで示します。ピークレベル時での騒音レベル判定 (RED-非常にうるさい、YELLOW-うるさい、GREEN-ふつう)もあわせて示します。
- LF max : 測定時間内の低周波パワーレベルの最大値 (dB)

# 周波数特性グラフ : OCT
- OCT Band LF max : LF max観測時の1/3オクターブ帯域ごとの最大値 (dB)

# 周波数特性グラフ : FFT
- Max Level Frequency : LF max観測時のピーク周波数 (Hz)

備考 :
- 低周波音のサウンドレベル計測は、基準再生信号 (1kHz) に対するレベル差であり、相対的なパワー値を表示しています。一般的な騒音計で測定する騒音値ではありません。低周波計測の周波数特性は平坦特性 (フラット : Z) です。
- OCT、FFTでのホワイトライン表示は、G特性周波数重み補正での周波数特性を示します。
-レポート表示において、最大値検出は約2秒後から開始し、10 秒以上の計測時間が必要です。
- 被測定騒音源に高いレベルの1kHz成分が含まれている場合、本アプリによる計測値の精度は大幅に低下します。
- 稀にLF maxより大きな値を観測することがありますが、突発的なノイズや衝撃音の場合は低周波騒音とはみなしません。
- iPhone内蔵マイクは低周波数に対する感度が低いため、騒音源の近くなど大音量での計測には適しておりません。また、iPhone端末の個体差により解析結果にはバラツキがあります。