Warning: Undefined array key "file" in /var/www/html/wordpress/wp-includes/media.php on line 1788
{"id":285131,"date":"2025-12-23T06:11:27","date_gmt":"2025-12-23T06:11:27","guid":{"rendered":"https:\/\/design.crysound.com\/guia-de-analisis-por-bandas-de-octava-binning-fft-vs-metodo-de-banco-de-filtros\/"},"modified":"2026-08-14T05:42:23","modified_gmt":"2026-08-14T05:42:23","slug":"guia-de-analisis-por-bandas-de-octava-binning-fft-vs-metodo-de-banco-de-filtros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/blog\/guia-de-analisis-por-bandas-de-octava-binning-fft-vs-metodo-de-banco-de-filtros\/","title":{"rendered":"Gu\u00eda de An\u00e1lisis por Bandas de Octava: Binning FFT vs M\u00e9todo de Banco de Filtros"},"content":{"rendered":"\n

El an\u00e1lisis por bandas de octava se puede implementar de dos maneras fundamentalmente diferentes: binning FFT (integrando bins de PSD\/FFT en bandas de 1\/1 y 1\/3 de octava) y un banco de filtros de octava aut\u00e9ntico (filtros pasa\u2011banda orientados a normas + promediado RMS\/Leq). En esta publicaci\u00f3n comparamos c\u00f3mo funcionan ambos m\u00e9todos, d\u00f3nde coinciden sus resultados, d\u00f3nde divergen (escala, ENBW de la ventana, ponderaci\u00f3n en los bordes de banda, latencia, respuesta a transitorios) y c\u00f3mo OpenTest admite ambos para mediciones de ac\u00fastica, NVH y conformidad normativa.<\/p>\n\n

Para una explicaci\u00f3n detallada de los conceptos, lea esto \u2192 An\u00e1lisis por Bandas de Octava: Fundamentos Matem\u00e1ticos e Ingenier\u00eda<\/a><\/p>\n\n

Bancos de filtros por bandas de octava (banco de filtros de octava aut\u00e9ntico \/ CPB)<\/strong><\/h2>\n\n
Filtros pasa\u2011banda en paralelo + detector de energ\u00eda + promediado temporal<\/strong><\/h3>\n\n
Un analizador de banco de filtros (octava aut\u00e9ntica) normalmente:<\/p>\n\n
\n
Dise\u00f1a un filtro pasa\u2011banda H_b(z) (o H_b(s)) para cada frecuencia central de banda.<\/li>\n\n\n\n
Ejecuta los filtros en paralelo para obtener las se\u00f1ales de banda y_b(t).<\/li>\n\n\n\n
Calcula la potencia\/media cuadr\u00e1tica de cada banda y aplica promediado temporal para obtener los niveles de banda.<\/li>\n<\/ol>\n\n
Para que los resultados sean comparables entre instrumentos, las respuestas de magnitud de los filtros deben cumplir las m\u00e1scaras de tolerancia IEC\/ANSI (clase) para el conjunto de filtros especificado. [1][3]<\/p>\n\n
IIR vs FIR: por qu\u00e9 IIR (biquads en cascada) es com\u00fan en la pr\u00e1ctica<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Ventajas de IIR: menor orden para una determinada ca\u00edda, menor c\u00f3mputo, bueno para tiempo real\/embebido; estable cuando se implementa como SOS\/biquads.<\/li>\n\n\n\n
Ventajas de FIR: es posible fase lineal (\u00fatil cuando la forma de onda importa); el dise\u00f1o\/verificaci\u00f3n puede ser m\u00e1s sencillo.<\/li>\n<\/ul>\n\n
Para salidas a nivel de banda, la fase normalmente no es la principal preocupaci\u00f3n, por lo que los bancos de filtros IIR son habituales.<\/p>\n\n
Procesamiento multirrate: el \"arma secreta\" de los bancos de filtros CPB<\/strong><\/h3>\n\n
Las bandas CPB de baja frecuencia son muy estrechas. Implementarlas a la frecuencia de muestreo completa es ineficiente. Una estrategia com\u00fan es agrupar las bandas por octava y realizar submuestreo para los grupos de baja frecuencia:<\/p>\n\n
\n
Aplicar un filtro pasa\u2011bajo y luego dizimar (por ejemplo, por 2 por octava) para los grupos de menor frecuencia.<\/li>\n\n\n\n
Implementar los filtros pasa\u2011banda correspondientes a la frecuencia de muestreo reducida.<\/li>\n\n\n\n
Garantizar un antialiasing adecuado antes de la dizimaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n
Promediado temporal \/ ponderaci\u00f3n temporal: los niveles de banda son estad\u00edsticos, no valores instant\u00e1neos<\/strong><\/h3>\n\n
Los niveles de banda normalmente requieren promediado temporal. Las opciones habituales incluyen RMS por bloques, promediado exponencial o Leq (nivel de energ\u00eda equivalente). En el contexto de son\u00f3metros, la norma IEC 61672-1 define las ponderaciones temporales Fast\/Slow (Fast ~125 ms, Slow ~1 s). [5][6]<\/p>\n\n
Implicaci\u00f3n de ingenier\u00eda: distintas constantes de tiempo producen lecturas diferentes, por lo que la ponderaci\u00f3n temporal debe indicarse en los informes.<\/p>\n\n
C\u00f3mo validar que un banco de filtros se comporta \"como la norma\"<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Barrido sinusoidal: verificar el comportamiento en banda pasante y el aislamiento de bandas adyacentes; observar los efectos de retardo temporal.<\/li>\n\n\n\n
Ruido rosa\/blanco: verificar los niveles medios de banda y la varianza\/tiempo de estabilizaci\u00f3n; comprobar el comportamiento del ancho de banda efectivo.<\/li>\n\n\n\n
Impulso\/escal\u00f3n: examinar el ringing y la respuesta temporal (cr\u00edtico para el uso con transitorios).<\/li>\n\n\n\n
Verificar frente a un instrumento\/implementaci\u00f3n de referencia conocido conforme a norma.<\/li>\n<\/ul>\n\n
De las definiciones de banda a filtros digitales conformes: un flujo de trabajo de extremo a extremo (conceptual)<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Elegir el sistema de bandas: base 10\/base 2, la fracci\u00f3n 1\/b (com\u00fanmente b=3), generar fm exacta y f1\/f2.<\/li>\n\n\n\n
Elegir el objetivo de prestaciones: \u00bfqu\u00e9 edici\u00f3n de la norma y qu\u00e9 clase\/m\u00e1scara de tolerancia?<\/li>\n\n\n\n
Elegir la estructura de filtro: IIR SOS para tiempo real; FIR o filtrado hacia delante y hacia atr\u00e1s si se requiere fase\/cero fase.<\/li>\n\n\n\n
Dise\u00f1ar cada pasa\u2011banda: mapear f1\/f2 correctamente al dominio digital (por ejemplo, pre\u2011deformar para la transformada bilineal).<\/li>\n\n\n\n
Implementar multirrate si es necesario: dizimar para grupos de baja frecuencia con filtrado antialias suficiente.<\/li>\n\n\n\n
Verificar: respuesta en magnitud frente a la m\u00e1scara; pruebas con ruido para el ancho de banda efectivo; pruebas con barrido\/impulso para la respuesta temporal.<\/li>\n\n\n\n
Calibrar y documentar: unidades y magnitudes de referencia, promediado\/ponderaci\u00f3n temporal, detalles del m\u00e9todo.<\/li>\n<\/ol>\n\n
Respuesta temporal explicada: el retardo de grupo, el ringing y el promediado determinan las lecturas<\/strong><\/h3>\n\n
Un analizador a nivel de banda es un sistema en el dominio temporal (filtro \u2192 detector de energ\u00eda \u2192 suavizador), por lo que las lecturas est\u00e1n gobernadas por m\u00faltiples escalas de tiempo:<\/p>\n\n
\n
Retardo de grupo del filtro: cu\u00e1n tarde aparecen los eventos en cada banda.<\/li>\n\n\n\n
Ringing\/decadencia del filtro: cu\u00e1nto tiempo resuena un pulso corto dentro de una banda.<\/li>\n\n\n\n
Promediado de energ\u00eda\/ponderaci\u00f3n temporal: la resoluci\u00f3n temporal frente a la fluctuaci\u00f3n del nivel de salida.<\/li>\n<\/ul>\n\n
As\u00ed, para transitorios (impactos, arranques\/paradas, barridos), distintas implementaciones conformes pueden producir niveles pico y trazas temporales diferentes, en l\u00ednea con la advertencia de ANSI. [3]<\/p>\n\n
Regla general: para contribuciones estacionarias, use promedios m\u00e1s largos para obtener estabilidad; para localizar transitorios, acorte el promediado pero acepte mayor variabilidad y defina con precisi\u00f3n los detalles del algoritmo.<\/p>\n\n
Errores comunes en tiempo real<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Olvidar el antialiasing en la cadena de dizimaci\u00f3n: las bandas de baja frecuencia se contaminan por aliasing.<\/li>\n\n\n\n
Inestabilidad num\u00e9rica de secciones IIR de alta Q y baja frecuencia: use SOS\/biquads y precisi\u00f3n suficiente.<\/li>\n\n\n\n
Promediar en dB: siempre promedie en energ\u00eda\/media cuadr\u00e1tica y luego convierta a dB.<\/li>\n\n\n\n
Suponer que las energ\u00edas de banda deben sumar exactamente la energ\u00eda total: los filtros normalizados no son necesariamente complementarios en potencia; verifique usando criterios coherentes con la norma en su lugar.<\/li>\n<\/ul>\n\n
An\u00e1lisis por Banco de Filtros de Bandas de Octava en OpenTest<\/strong><\/h3>\n\n
OpenTest admite an\u00e1lisis por bandas de octava usando un enfoque de banco de filtros:1) Conecte el dispositivo, por ejemplo SonoDAQ Pro<\/a>2) Seleccione los canales y ajuste los par\u00e1metros. Para un micr\u00f3fono externo, habilite IEPE y cambie a medici\u00f3n de se\u00f1al ac\u00fastica.3) En la secci\u00f3n de An\u00e1lisis por Bandas de Octava, dentro de Modo de Medici\u00f3n, elija el algoritmo IEC 61260-1. Admite an\u00e1lisis en tiempo real, promediado lineal, promediado exponencial y retenci\u00f3n de m\u00e1ximos.4) Tras configurar los par\u00e1metros, haga clic en el bot\u00f3n Test<\/strong> para iniciar la medici\u00f3n.5) Una \u00fanica grabaci\u00f3n se puede analizar simult\u00e1neamente en bandas de 1\/1 de octava, 1\/3 de octava, 1\/6 de octava, 1\/12 de octava, 1\/24 de octava y 1\/24 de octava.<\/p>\n\n
$\"\"$ <\/figure>\n\n
Figura 1: An\u00e1lisis por Banco de Filtros de Bandas de Octava en OpenTest<\/strong><\/p>\n\n
Binning FFT y s\u00edntesis FFT<\/strong><\/h2>\n\n
Binning FFT: convertir un espectro de banda estrecha en integrales de bandas CPB<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Estime el espectro (FFT \u00fanica, PSD de Welch o STFT).<\/li>\n\n\n\n
Integre\/sume dentro de cada banda de octava\/fracci\u00f3n de octava para obtener la potencia de banda.<\/li>\n<\/ol>\n\n
Esto es com\u00fan en software\/trabajo offline porque una \u00fanica FFT proporciona un espectro de alta resoluci\u00f3n que se puede reagrupar en cualquier sistema de bandas (1\/1, 1\/3, 1\/12, ...).<\/p>\n\n
Desaf\u00edo clave n.\u00ba 1: escala de la FFT y correcciones de ventana<\/strong><\/h3>\n\n
Tras una FFT, la escala depende de sus definiciones: normalizaci\u00f3n 1\/N, amplitud vs potencia vs PSD, espectro de un lado vs de dos lados y ventana utilizada. Para mediciones de ruido, la ENBW es crucial; ignorarla puede introducir desviaciones sistem\u00e1ticas. [7]<\/p>\n\n
Una normalizaci\u00f3n de PSD pr\u00e1ctica (forma de periodograma)<\/strong><\/p>\n\n
$\"\"$ <\/figure>\n\n
$\"\"$ <\/figure>\n\n
$\"\"$ <\/figure>\n\n
# convertir a PSD de un solo lado: multiplicar por 2 excepto DC (y Nyquist si est\u00e1 presente)<\/strong><\/p>\n\n
Esto produce una PSD en unidades de (unidad de entrada)\u00b2\/Hz y permite comprobaciones de consistencia de energ\u00eda integrando la PSD sobre la frecuencia.<\/p>\n\n
Dos auto\u2011comprobaciones r\u00e1pidas de la escala<\/strong><\/p>\n\n
\n
Comprobaci\u00f3n con ruido blanco: genere ruido con varianza conocida \u03c3\u00b2; integre la PSD de un solo lado en 0..fs\/2 y recupere \u2248\u03c3\u00b2 (teniendo en cuenta la regla de \u00d72).<\/li>\n\n\n\n
Comprobaci\u00f3n con tono puro: genere una senoide de amplitud A (RMS=A\/\u221a2); la integraci\u00f3n de la energ\u00eda espectral deber\u00eda recuperar \u2248A\u00b2\/2 (sujeto a fuga espectral y elecci\u00f3n de ventana).<\/li>\n<\/ul>\n\n
Si ambas comprobaciones pasan, su escala de FFT probablemente es correcta; entonces la ponderaci\u00f3n parcial de bins y el binning por bandas de octava pasan a tener sentido.<\/p>\n\n
Desaf\u00edo clave n.\u00ba 2: los bordes de banda rara vez se alinean con los bins \u2192 ponderaci\u00f3n parcial de bins<\/strong><\/h3>\n\n
Decisiones r\u00edgidas de incluir\/excluir en los bordes de banda provocan errores en escalones, especialmente en baja frecuencia donde las bandas son estrechas. Use una ponderaci\u00f3n basada en solapamiento (Secci\u00f3n 4.2.4) para los bins de borde.<\/p>\n\n
\u00bfResuelve el zero\u2011padding el desajuste en los bordes? (idea err\u00f3nea com\u00fan)<\/strong><\/p>\n\n
El zero\u2011padding interpola el espectro mostrado pero no mejora la resoluci\u00f3n frecuencial real (que viene determinada por la longitud de la ventana original). Puede reducir el aspecto visual de \"escalones\", pero no puede convertir bandas de baja frecuencia de 1-2 bins en estimaciones fiables de nivel de banda. Las soluciones fundamentales son ventanas m\u00e1s largas o procesamiento multirrate\/bancos de filtros.<\/p>\n\n
Desaf\u00edo clave n.\u00ba 3: compromiso tiempo-frecuencia (la longitud de la ventana fija la precisi\u00f3n en baja frecuencia y el retardo)<\/strong><\/h3>\n\n
La resoluci\u00f3n de la FFT es \u0394f = fs\/N. Las bandas de 1\/3 de octava en baja frecuencia pueden tener solo unos pocos Hz de ancho, por lo que lograr suficientes bins por banda requiere un N muy grande, lo que aumenta la latencia y suaviza los transitorios.<\/p>\n\n
Causa de fondo: 1\/3 de octava es de Q constante, pero la STFT utiliza bins de \u0394f constante<\/strong><\/p>\n\n
En CPB, el ancho de banda escala con la frecuencia (\u0394f_banda \u221d f, Q constante). En STFT, el espaciado de los bins es constante (\u0394f_bin constante). Por lo tanto, la CPB de baja frecuencia necesita un \u0394f_bin extremadamente fino (ventanas largas), mientras que las altas frecuencias quedan sobre\u2011resueltas.<\/p>\n\n
V\u00edas de soluci\u00f3n: STFT con ventana larga vs STFT multirrate vs CQT\/wavelets<\/strong><\/p>\n\n
\n
STFT con ventana larga: la m\u00e1s simple, pero con alta latencia y fuerte suavizado de transitorios.<\/li>\n\n\n\n
STFT multirrate: submuestrear el contenido de baja frecuencia y hacer la FFT a una fs menor, similar en esp\u00edritu a los bancos de filtros multirrate.<\/li>\n\n\n\n
Transformada de Q constante (CQT) \/ wavelets: resoluci\u00f3n naturalmente logar\u00edtmica, pero igualar las m\u00e1scaras IEC\/ANSI requiere calibraci\u00f3n\/validaci\u00f3n adicional. [4]<\/li>\n<\/ul>\n\n
Para mediciones de conformidad, se prefieren los bancos de filtros orientados a normas; para investigaci\u00f3n\/extracci\u00f3n de caracter\u00edsticas, la CQT\/los wavelets pueden ser atractivos.<\/p>\n\n
S\u00edntesis FFT: construcci\u00f3n del filtrado por banda en el dominio de la frecuencia<\/strong><\/h3>\n\n
La s\u00edntesis FFT aproxima el enfoque FFT a un banco de filtros:<\/p>\n\n
\n
Definir un peso en frecuencia W_b[k] por banda (tipo muro de ladrillo o suave\/similar a la m\u00e1scara).<\/li>\n\n\n\n
Calcular Y_b[k] = X[k]\u00b7W_b[k] e IFFT para obtener y_b[n].<\/li>\n\n\n\n
Calcular el RMS\/promedios de banda a partir de y_b[n].<\/li>\n<\/ul>\n\n
Puede implementar f\u00e1cilmente filtrado de fase cero (no causal). Para una concordancia estricta con IEC\/ANSI, W_b y la normalizaci\u00f3n deben dise\u00f1arse y validarse cuidadosamente.<\/p>\n\n
Hacer que la s\u00edntesis FFT sea similar a flujo continuo: OLA, ventanas duales y normalizaci\u00f3n de amplitud<\/strong><\/p>\n\n
Para generar se\u00f1ales temporales continuas por banda, use solapamiento\u2011suma (OLA): segmentar, aplicar ventana, FFT, aplicar W_b, IFFT, ventana de s\u00edntesis y OLA. Elija ventanas de an\u00e1lisis\/s\u00edntesis que satisfagan las condiciones COLA (constant overlap-add) (por ejemplo, Hann con 50 % de solapamiento) para evitar modulaci\u00f3n peri\u00f3dica del nivel.<\/p>\n\n
Si el objetivo es igualar los filtros normalizados, \u00bfc\u00f3mo se debe elegir W_b?<\/strong><\/p>\n\n
W_b[k] depende de lo que quiera igualar:<\/p>\n\n
\n
Igualar una integraci\u00f3n de tipo muro de ladrillo: W_b es 0\/1 r\u00edgido dentro de [f1,f2].<\/li>\n\n\n\n
Igualar el comportamiento de los filtros IEC\/ANSI: |W_b(f)| aproxima la m\u00e1scara normalizada y el ancho de banda efectivo (hace coincidir \u222b|W_b|\u00b2).<\/li>\n\n\n\n
Igualar la complementariedad de energ\u00eda para reconstrucci\u00f3n: dise\u00f1ar \u03a3_b |W_b(f)|\u00b2 \u2248 1 (Secci\u00f3n 7.6).<\/li>\n<\/ul>\n\n
Normalmente no puede satisfacer perfectamente los tres a la vez; defina de antemano su prioridad (conformidad vs descomposici\u00f3n\/reconstrucci\u00f3n).<\/p>\n\n
Bancos de filtros en frecuencia que conservan la energ\u00eda: por qu\u00e9 importa \u03a3|W_b|\u00b2<\/strong><\/h3>\n\n
Si quiere que las energ\u00edas de banda sumen la energ\u00eda total (dentro del error num\u00e9rico), un dise\u00f1o habitual busca una complementariedad aproximada de potencia:<\/p>\n\n
$\"\"$ <\/figure>\n\n
Las m\u00e1scaras IEC\/ANSI no obligan necesariamente a una complementariedad estricta, as\u00ed que no suponga aditividad exacta en contextos de conformidad.<\/p>\n\n
Estrategias de Welch\/promediado: c\u00f3mo hacer que los niveles de banda basados en FFT sean estables<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Use promediado de Welch (segmentar, aplicar ventana, solapar, promediar espectros de potencia).<\/li>\n\n\n\n
Promedie en el dominio de potencia (|X|\u00b2 o PSD) y luego convierta a dB.<\/li>\n\n\n\n
Para se\u00f1ales no estacionarias, considere STFT para obtener matrices tiempo-banda.<\/li>\n\n\n\n
Documente el tipo de ventana, solapamiento, n\u00famero de promedios y el tratamiento de ENBW\/CG.<\/li>\n<\/ul>\n\n
An\u00e1lisis por Binning FFT en OpenTest<\/strong><\/h3>\n\n
OpenTest admite an\u00e1lisis por bandas de octava basado en binning FFT:1) Conecte el dispositivo, por ejemploSonoDAQ Pro<\/a>2) Seleccione los canales y ajuste los par\u00e1metros. Para un micr\u00f3fono externo, habilite IEPE y cambie a medici\u00f3n de se\u00f1al ac\u00fastica.3) En la secci\u00f3n de An\u00e1lisis por Bandas de Octava, dentro de Modo de Medici\u00f3n, elija el algoritmo basado en FFT.4) Una \u00fanica grabaci\u00f3n se puede analizar simult\u00e1neamente en bandas de 1\/1 de octava, 1\/3 de octava, 1\/6 de octava, 1\/12 de octava y 1\/24 de octava.<\/p>\n\n
$\"\"$ <\/figure>\n\n
Figura 2: An\u00e1lisis por Binning FFT de Bandas de Octava en OpenTest<\/strong><\/p>\n\n
Banco de filtros vs FFT\/s\u00edntesis FFT: diferencias, condiciones de equivalencia y compromisos<\/strong><\/h2>\n\n
Una tabla comparativa<\/h5>\n\n
Dimensi\u00f3n<\/strong><\/td> Banco de filtros (Octava aut\u00e9ntica \/ CPB)<\/strong><\/td> Binning FFT \/ s\u00edntesis FFT<\/strong><\/td><\/tr>
Conformidad con normas<\/td> M\u00e1s f\u00e1cil igualar las m\u00e1scaras de magnitud IEC\/ANSI; opci\u00f3n principal en instrumentos de hardware. [1][3]<\/td> El binning r\u00edgido se comporta como una integraci\u00f3n de banda; igualar las m\u00e1scaras requiere ponderaci\u00f3n adicional o filtros digitales conformes a la norma.<\/td><\/tr>
Tiempo real \/ latencia<\/td> Es posible funcionamiento causal en tiempo real; la latencia la fijan el orden del filtro y el promediado.<\/td> El procesamiento por bloques a\u00f1ade al menos una longitud de ventana de retardo; la resoluci\u00f3n de baja frecuencia a menudo obliga a usar ventanas m\u00e1s largas.<\/td><\/tr>
Respuesta a transitorios<\/td> Salida continua pero afectada por el retardo de grupo y el ringing; diferentes implementaciones conformes pueden diferir. [3]<\/td> Determinada por el windowing de la STFT; los transitorios se suavizan por las ventanas y son sensibles al tipo\/longitud de ventana.<\/td><\/tr>
Fugas & correcciones<\/td> Controladas mediante el dise\u00f1o del filtro; la fuga se puede gestionar.<\/td> Depende fuertemente de la ventana y de la ENBW\/escala; el desajuste de bins en los bordes requiere ponderaci\u00f3n parcial. [7]<\/td><\/tr>
Interpretabilidad<\/td> RMS tras filtrado pasa\u2011banda, alineado con son\u00f3metros y analizadores.<\/td> Estimaci\u00f3n espectral + binning - m\u00e1s estad\u00edstico; la interpretaci\u00f3n depende de la ventana y la configuraci\u00f3n de promediado.<\/td><\/tr>
C\u00f3mputo<\/td> Muchos filtros en paralelo; el multirrate puede reducir el coste.<\/td> Una sola FFT puede servir para todas las bandas; eficiente para procesamiento offline\/por lotes.<\/td><\/tr>
Fase & reconstrucci\u00f3n<\/td> IIR suele tener fase no lineal (adecuado para niveles).<\/td> Las ponderaciones en frecuencia pueden ser de fase cero; la reconstrucci\u00f3n requiere atenci\u00f3n a la complementariedad y a las transiciones.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n
\u00bfCu\u00e1ndo dan ambos m\u00e9todos (casi) las mismas respuestas?<\/strong><\/h3>\n\n
Los resultados promediados por banda suelen coincidir estrechamente cuando:<\/p>\n\n
\n
Compara niveles de banda promediados (no trazas de picos transitorios).<\/li>\n\n\n\n
La se\u00f1al es aproximadamente estacionaria y el tiempo de observaci\u00f3n es suficientemente largo.<\/li>\n\n\n\n
La resoluci\u00f3n de la FFT es lo bastante fina como para que cada banda contenga suficientes bins (especialmente en la banda m\u00e1s baja).<\/li>\n\n\n\n
La escala de la FFT es correcta (tratamiento de un lado, \u0394f, ventana U, ENBW\/CG cuando sea necesario).<\/li>\n\n\n\n
Se usa ponderaci\u00f3n parcial de bins en los bordes de banda.<\/li>\n<\/ul>\n\n
Por qu\u00e9 las diferencias crecen para transitorios y eventos cortos<\/strong><\/h3>\n\n
Las diferencias est\u00e1n impulsadas por escalas de tiempo desajustadas: los bancos de filtros tienen retardo de grupo y ringing dependientes de la banda pero salida continua; la STFT utiliza una ventana fija que determina tanto la resoluci\u00f3n en frecuencia como el suavizado temporal. Si la duraci\u00f3n del evento es comparable a la longitud de la ventana o a la respuesta al impulso del filtro, los resultados dependen fuertemente de los detalles de implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n
Presupuesto de errores: de d\u00f3nde suelen venir los desajustes (y c\u00f3mo localizarlos r\u00e1pidamente)<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Promediado\/combinar en dB de forma incorrecta: se debe promediar y sumar en el dominio de la energ\u00eda.<\/li>\n\n\n\n
Escalado de FFT inconsistente: convenciones de 1\/N, un lado vs dos lados, \u0394f, normalizaci\u00f3n de la ventana U.<\/li>\n\n\n\n
Faltan correcciones de ventana: ENBW para ruido; ganancia coherente\/fuga para tonos.<\/li>\n\n\n\n
Usar frecuencias nominales para calcular bordes en lugar de las definiciones exactas.<\/li>\n\n\n\n
No utilizar ponderaci\u00f3n parcial de bins en los l\u00edmites de banda (especialmente da\u00f1ino en baja frecuencia).<\/li>\n\n\n\n
Problemas de multirrate\/antialias en bancos de filtros.<\/li>\n\n\n\n
Constantes de tiempo\/ventanas de promediado diferentes entre m\u00e9todos.<\/li>\n\n\n\n
Diferencias reales de m\u00e9todo: el binning de muro de ladrillo frente a las faldas\/ca\u00eddas de los filtros normalizados implica desviaciones sistem\u00e1ticas.<\/li>\n<\/ol>\n\n
Un enfoque de depuraci\u00f3n s\u00f3lido: primero haga coincidir la media cuadr\u00e1tica total usando ruido blanco (escala\/ENBW\/ponderaci\u00f3n parcial de bins) y luego valide los centros de banda y el aislamiento de bandas adyacentes usando barridos sinusoidales o tonos.<\/p>\n\n
Lista de comprobaci\u00f3n de ingenier\u00eda: haga que el an\u00e1lisis de 1\/3 de octava sea correcto, estable y reproducible<\/strong><\/h2>\n\n
Elija un m\u00e9todo: conformidad \u2192 banco de filtros; estad\u00edsticas offline \u2192 binning FFT<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Para reglamentaci\u00f3n\/ensayos de tipo\/comparabilidad de instrumentos: prefiera bancos de filtros conformes IEC\/ANSI e informe la edici\u00f3n de la norma y la clase. [1][3]<\/li>\n\n\n\n
Para procesamiento offline, grandes conjuntos de datos o definiciones de banda flexibles: el binning FFT puede ser eficiente, pero el escalado y la ponderaci\u00f3n de bordes deben tratarse rigurosamente.<\/li>\n\n\n\n
Si necesita se\u00f1ales temporales por banda (modulaci\u00f3n, envolvente, etc.), considere s\u00edntesis FFT o bancos de filtros expl\u00edcitos.<\/li>\n<\/ul>\n\n
Seleccionar par\u00e1metros de FFT a partir de la banda m\u00e1s baja (ejemplo)<\/strong><\/h3>\n\n
Ejemplo: fs=48 kHz, la banda m\u00e1s baja de inter\u00e9s es 20 Hz (1\/3 de octava). Su ancho de banda es de solo unos pocos Hz. Si desea al menos M=10 bins por banda, puede necesitar \u0394f_bin \u2264 ancho de banda\/10, lo que implica un N muy grande (por ejemplo, ~100k puntos; 2^17=131072). Esto ilustra por qu\u00e9 la conformidad en tiempo real suele favorecer los bancos de filtros.<\/p>\n\n
Errores t\u00edpicos que impiden que los resultados coincidan<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Sumar magnitud |X| en lugar de potencia |X|\u00b2 o PSD.<\/li>\n\n\n\n
Promediar en dB en lugar de en potencia lineal\/media cuadr\u00e1tica.<\/li>\n\n\n\n
Ignorar el escalado ENBW\/ventana para ruido. [7]<\/li>\n\n\n\n
Calcular bordes de banda a partir de frecuencias nominales.<\/li>\n\n\n\n
No indicar las convenciones de ponderaci\u00f3n\/promediado temporal (Fast\/Slow\/Leq). [5][6]<\/li>\n<\/ul>\n\n
Flujo de validaci\u00f3n recomendado (independientemente de la implementaci\u00f3n)<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Prueba de tono en el centro (o barrido): verificar que la energ\u00eda alcanza su m\u00e1ximo en la banda correcta y que el rechazo de bandas adyacentes se comporta como se espera.<\/li>\n\n\n\n
Ruido blanco\/rosa: verificar la forma espectral esperada en los niveles de banda y evaluar la estabilidad\/tiempo de promediado.<\/li>\n\n\n\n
Comparaci\u00f3n entre implementaciones: compare su implementaci\u00f3n con una referencia conocida sobre se\u00f1ales id\u00e9nticas; separe diferencias de escala, de definici\u00f3n y de faldas de filtro.<\/li>\n\n\n\n
Registre y congele los par\u00e1metros (definici\u00f3n de banda, ventana, promediado) en el informe de ensayo.<\/li>\n<\/ul>\n\n
Lista de comprobaci\u00f3n de reproducibilidad: incluya estos puntos en los informes para que otros puedan recalcular sus niveles<\/strong><\/h3>\n\n
\n
Definici\u00f3n de banda: \u00bfbase 10 o base 2? \u00bfb en 1\/b? \u00bfexacta vs nominal utilizada para el c\u00e1lculo? \u00bffrecuencia de referencia fr?<\/li>\n\n\n\n
Implementaci\u00f3n: banco de filtros normalizado (IIR\/FIR, multirrate) vs binning\/s\u00edntesis FFT; versiones de software\/bibliotecas.<\/li>\n\n\n\n
Muestreo\/preprocesado: fs, detrending\/eliminaci\u00f3n de DC, filtrado antialias, remuestreo.<\/li>\n\n\n\n
Promediado temporal: Leq \/ RMS por bloques \/ exponencial; constantes de tiempo, tama\u00f1o de bloque, solapamiento, n\u00famero de tramas promediadas; contexto Fast\/Slow si procede. <\/li>\n\n\n\n
Detalles de FFT (si se usa): tipo de ventana, N, salto, zero\u2011padding, normalizaci\u00f3n de PSD, tratamiento de un solo lado, ENBW\/CG, ponderaci\u00f3n parcial de bins.<\/li>\n\n\n\n
Calibraci\u00f3n\/unidades: unidades de entrada y magnitudes de referencia (p. ej., 20 \u00b5Pa), factores de calibraci\u00f3n de sensores y fechas.<\/li>\n\n\n\n
Definici\u00f3n de salida: RMS vs pico vs potencia de banda; convenciones 10log vs 20log; cualquier paso de agregaci\u00f3n de bandas.<\/li>\n<\/ul>\n\n
Si debe recordar una sola l\u00ednea: documente \"definici\u00f3n de banda + promediado temporal + tratamiento de escalado\/ventana de FFT (si lo hay)\". La mayor\u00eda de las discrepancias desaparecen.<\/p>\n\n
F\u00f3rmulas r\u00e1pidas y ejemplo num\u00e9rico (listos para c\u00f3digo\/informe)<\/strong><\/h2>\n\n
Constantes de un tercio de octava en base 10<\/strong><\/h5>\n\n
G = 10^(3\/10) \u2248 1.995262\nr = 10^(1\/10) \u2248 1.258925 # adjacent center-frequency ratio\nk = 10^(1\/20) \u2248 1.122018 # edge multiplier about center\nf1 = fm \/ k\nf2 = fm * k<\/strong><\/code><\/pre>\n\nEjemplo: la banda de un tercio de octava de 1 kHz<\/h5>\n\nfm = 1000 Hz\nf1 = 1000 \/ 1.122018 \u2248 891.25 Hz\nf2 = 1000 * 1.122018 \u2248 1122.02 Hz\n\u0394f \u2248 230.77 Hz\nQ \u2248 4.33<\/strong><\/code><\/pre>\n\nOpenTest integra ambos m\u00e9todos. Desc\u00e1rguelo y empiece ahora -><\/a> o rellene el formulario siguiente \u2193 para programar una demostraci\u00f3n en vivo.<\/p>\n\n Descubra m\u00e1s funciones e historias de aplicaci\u00f3n en www.opentest.com<\/a>.<\/p>\n\n <\/p>\n\n Referencias<\/h5>\n\n[1] Muestra en PDF de IEC 61260-1:2014 (iTeh): https:\/\/cdn.standards.iteh.ai\/samples\/13383\/3c4ae3e762b540cc8111744cb8f0ae8e\/IEC-61260-1-2014.pdf<\/a><\/p>\n\n [3] Vista previa en PDF de ANSI S1.11-2004 (ASA\/ANSI): https:\/\/webstore.ansi.org\/preview-pages\/ASA\/preview_ANSI%2BS1.11-2004.pdf<\/a><\/p>\n\n [4] Nota de aplicaci\u00f3n de HEAD acoustics: FFT - An\u00e1lisis de 1\/n de octava - Wavelet (descripci\u00f3n de banco de filtros): https:\/\/cdn.head-acoustics.com\/fileadmin\/data\/global\/Application-Notes\/SVP\/FFT-nthOctave-Wavelet_e.pdf<\/a><\/p>\n\n [5] IEC 61672-1:2013 (p\u00e1gina de IEC): https:\/\/webstore.iec.ch\/en\/publication\/5708<\/a><\/p>\n\n [6] Know-how de NTi Audio: ponderaci\u00f3n temporal Fast\/Slow (contexto IEC 61672-1): https:\/\/www.nti-audio.com\/en\/support\/know-how\/fast-slow-impulse-time-weighting-what-do-they-mean<\/a><\/p>\n\n [7] MathWorks: ejemplo de definici\u00f3n de ENBW: https:\/\/www.mathworks.com\/help\/signal\/ref\/enbw.html<\/a><\/p>\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El an\u00e1lisis por bandas de octava se puede implementar de dos maneras fundamentalmente diferentes: binning FFT (integrando bins de PSD\/FFT en bandas de 1\/1 y 1\/3 de octava) y un banco de filtros de octava aut\u00e9ntico (filtros pasa\u2011banda orientados a normas + promediado RMS\/Leq). En esta publicaci\u00f3n comparamos c\u00f3mo funcionan ambos m\u00e9todos, d\u00f3nde coinciden sus [...]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":273557,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","content-type":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1063,1055],"tags":[],"class_list":["post-285131","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-base-de-conocimiento","category-blogs"],"blocksy_meta":[],"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/design.crysound.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/39.webp","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/285131","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=285131"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/285131\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/273557"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=285131"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=285131"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=285131"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

Dimensi\u00f3n<\/strong><\/td>	Banco de filtros (Octava aut\u00e9ntica \/ CPB)<\/strong><\/td>	Binning FFT \/ s\u00edntesis FFT<\/strong><\/td><\/tr>
Conformidad con normas<\/td>	M\u00e1s f\u00e1cil igualar las m\u00e1scaras de magnitud IEC\/ANSI; opci\u00f3n principal en instrumentos de hardware. [1][3]<\/td>	El binning r\u00edgido se comporta como una integraci\u00f3n de banda; igualar las m\u00e1scaras requiere ponderaci\u00f3n adicional o filtros digitales conformes a la norma.<\/td><\/tr>
Tiempo real \/ latencia<\/td>	Es posible funcionamiento causal en tiempo real; la latencia la fijan el orden del filtro y el promediado.<\/td>	El procesamiento por bloques a\u00f1ade al menos una longitud de ventana de retardo; la resoluci\u00f3n de baja frecuencia a menudo obliga a usar ventanas m\u00e1s largas.<\/td><\/tr>
Respuesta a transitorios<\/td>	Salida continua pero afectada por el retardo de grupo y el ringing; diferentes implementaciones conformes pueden diferir. [3]<\/td>	Determinada por el windowing de la STFT; los transitorios se suavizan por las ventanas y son sensibles al tipo\/longitud de ventana.<\/td><\/tr>
Fugas & correcciones<\/td>	Controladas mediante el dise\u00f1o del filtro; la fuga se puede gestionar.<\/td>	Depende fuertemente de la ventana y de la ENBW\/escala; el desajuste de bins en los bordes requiere ponderaci\u00f3n parcial. [7]<\/td><\/tr>
Interpretabilidad<\/td>	RMS tras filtrado pasa\u2011banda, alineado con son\u00f3metros y analizadores.<\/td>	Estimaci\u00f3n espectral + binning - m\u00e1s estad\u00edstico; la interpretaci\u00f3n depende de la ventana y la configuraci\u00f3n de promediado.<\/td><\/tr>
C\u00f3mputo<\/td>	Muchos filtros en paralelo; el multirrate puede reducir el coste.<\/td>	Una sola FFT puede servir para todas las bandas; eficiente para procesamiento offline\/por lotes.<\/td><\/tr>
Fase & reconstrucci\u00f3n<\/td>	IIR suele tener fase no lineal (adecuado para niveles).<\/td>	Las ponderaciones en frecuencia pueden ser de fase cero; la reconstrucci\u00f3n requiere atenci\u00f3n a la complementariedad y a las transiciones.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n \u00bfCu\u00e1ndo dan ambos m\u00e9todos (casi) las mismas respuestas?<\/strong><\/h3>\n\n Los resultados promediados por banda suelen coincidir estrechamente cuando:<\/p>\n\n \n Compara niveles de banda promediados (no trazas de picos transitorios).<\/li>\n\n\n\n La se\u00f1al es aproximadamente estacionaria y el tiempo de observaci\u00f3n es suficientemente largo.<\/li>\n\n\n\n La resoluci\u00f3n de la FFT es lo bastante fina como para que cada banda contenga suficientes bins (especialmente en la banda m\u00e1s baja).<\/li>\n\n\n\n La escala de la FFT es correcta (tratamiento de un lado, \u0394f, ventana U, ENBW\/CG cuando sea necesario).<\/li>\n\n\n\n Se usa ponderaci\u00f3n parcial de bins en los bordes de banda.<\/li>\n<\/ul>\n\n Por qu\u00e9 las diferencias crecen para transitorios y eventos cortos<\/strong><\/h3>\n\n Las diferencias est\u00e1n impulsadas por escalas de tiempo desajustadas: los bancos de filtros tienen retardo de grupo y ringing dependientes de la banda pero salida continua; la STFT utiliza una ventana fija que determina tanto la resoluci\u00f3n en frecuencia como el suavizado temporal. Si la duraci\u00f3n del evento es comparable a la longitud de la ventana o a la respuesta al impulso del filtro, los resultados dependen fuertemente de los detalles de implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n Presupuesto de errores: de d\u00f3nde suelen venir los desajustes (y c\u00f3mo localizarlos r\u00e1pidamente)<\/strong><\/h3>\n\n \n Promediado\/combinar en dB de forma incorrecta: se debe promediar y sumar en el dominio de la energ\u00eda.<\/li>\n\n\n\n Escalado de FFT inconsistente: convenciones de 1\/N, un lado vs dos lados, \u0394f, normalizaci\u00f3n de la ventana U.<\/li>\n\n\n\n Faltan correcciones de ventana: ENBW para ruido; ganancia coherente\/fuga para tonos.<\/li>\n\n\n\n Usar frecuencias nominales para calcular bordes en lugar de las definiciones exactas.<\/li>\n\n\n\n No utilizar ponderaci\u00f3n parcial de bins en los l\u00edmites de banda (especialmente da\u00f1ino en baja frecuencia).<\/li>\n\n\n\n Problemas de multirrate\/antialias en bancos de filtros.<\/li>\n\n\n\n Constantes de tiempo\/ventanas de promediado diferentes entre m\u00e9todos.<\/li>\n\n\n\n Diferencias reales de m\u00e9todo: el binning de muro de ladrillo frente a las faldas\/ca\u00eddas de los filtros normalizados implica desviaciones sistem\u00e1ticas.<\/li>\n<\/ol>\n\n Un enfoque de depuraci\u00f3n s\u00f3lido: primero haga coincidir la media cuadr\u00e1tica total usando ruido blanco (escala\/ENBW\/ponderaci\u00f3n parcial de bins) y luego valide los centros de banda y el aislamiento de bandas adyacentes usando barridos sinusoidales o tonos.<\/p>\n\n Lista de comprobaci\u00f3n de ingenier\u00eda: haga que el an\u00e1lisis de 1\/3 de octava sea correcto, estable y reproducible<\/strong><\/h2>\n\n Elija un m\u00e9todo: conformidad \u2192 banco de filtros; estad\u00edsticas offline \u2192 binning FFT<\/strong><\/h3>\n\n \n Para reglamentaci\u00f3n\/ensayos de tipo\/comparabilidad de instrumentos: prefiera bancos de filtros conformes IEC\/ANSI e informe la edici\u00f3n de la norma y la clase. [1][3]<\/li>\n\n\n\n Para procesamiento offline, grandes conjuntos de datos o definiciones de banda flexibles: el binning FFT puede ser eficiente, pero el escalado y la ponderaci\u00f3n de bordes deben tratarse rigurosamente.<\/li>\n\n\n\n Si necesita se\u00f1ales temporales por banda (modulaci\u00f3n, envolvente, etc.), considere s\u00edntesis FFT o bancos de filtros expl\u00edcitos.<\/li>\n<\/ul>\n\n Seleccionar par\u00e1metros de FFT a partir de la banda m\u00e1s baja (ejemplo)<\/strong><\/h3>\n\n Ejemplo: fs=48 kHz, la banda m\u00e1s baja de inter\u00e9s es 20 Hz (1\/3 de octava). Su ancho de banda es de solo unos pocos Hz. Si desea al menos M=10 bins por banda, puede necesitar \u0394f_bin \u2264 ancho de banda\/10, lo que implica un N muy grande (por ejemplo, ~100k puntos; 2^17=131072). Esto ilustra por qu\u00e9 la conformidad en tiempo real suele favorecer los bancos de filtros.<\/p>\n\n Errores t\u00edpicos que impiden que los resultados coincidan<\/strong><\/h3>\n\n \n Sumar magnitud \|X\| en lugar de potencia \|X\|\u00b2 o PSD.<\/li>\n\n\n\n Promediar en dB en lugar de en potencia lineal\/media cuadr\u00e1tica.<\/li>\n\n\n\n Ignorar el escalado ENBW\/ventana para ruido. [7]<\/li>\n\n\n\n Calcular bordes de banda a partir de frecuencias nominales.<\/li>\n\n\n\n No indicar las convenciones de ponderaci\u00f3n\/promediado temporal (Fast\/Slow\/Leq). [5][6]<\/li>\n<\/ul>\n\n Flujo de validaci\u00f3n recomendado (independientemente de la implementaci\u00f3n)<\/strong><\/h3>\n\n \n Prueba de tono en el centro (o barrido): verificar que la energ\u00eda alcanza su m\u00e1ximo en la banda correcta y que el rechazo de bandas adyacentes se comporta como se espera.<\/li>\n\n\n\n Ruido blanco\/rosa: verificar la forma espectral esperada en los niveles de banda y evaluar la estabilidad\/tiempo de promediado.<\/li>\n\n\n\n Comparaci\u00f3n entre implementaciones: compare su implementaci\u00f3n con una referencia conocida sobre se\u00f1ales id\u00e9nticas; separe diferencias de escala, de definici\u00f3n y de faldas de filtro.<\/li>\n\n\n\n Registre y congele los par\u00e1metros (definici\u00f3n de banda, ventana, promediado) en el informe de ensayo.<\/li>\n<\/ul>\n\n Lista de comprobaci\u00f3n de reproducibilidad: incluya estos puntos en los informes para que otros puedan recalcular sus niveles<\/strong><\/h3>\n\n \n Definici\u00f3n de banda: \u00bfbase 10 o base 2? \u00bfb en 1\/b? \u00bfexacta vs nominal utilizada para el c\u00e1lculo? \u00bffrecuencia de referencia fr?<\/li>\n\n\n\n Implementaci\u00f3n: banco de filtros normalizado (IIR\/FIR, multirrate) vs binning\/s\u00edntesis FFT; versiones de software\/bibliotecas.<\/li>\n\n\n\n Muestreo\/preprocesado: fs, detrending\/eliminaci\u00f3n de DC, filtrado antialias, remuestreo.<\/li>\n\n\n\n Promediado temporal: Leq \/ RMS por bloques \/ exponencial; constantes de tiempo, tama\u00f1o de bloque, solapamiento, n\u00famero de tramas promediadas; contexto Fast\/Slow si procede. <\/li>\n\n\n\n Detalles de FFT (si se usa): tipo de ventana, N, salto, zero\u2011padding, normalizaci\u00f3n de PSD, tratamiento de un solo lado, ENBW\/CG, ponderaci\u00f3n parcial de bins.<\/li>\n\n\n\n Calibraci\u00f3n\/unidades: unidades de entrada y magnitudes de referencia (p. ej., 20 \u00b5Pa), factores de calibraci\u00f3n de sensores y fechas.<\/li>\n\n\n\n Definici\u00f3n de salida: RMS vs pico vs potencia de banda; convenciones 10log vs 20log; cualquier paso de agregaci\u00f3n de bandas.<\/li>\n<\/ul>\n\n Si debe recordar una sola l\u00ednea: documente \"definici\u00f3n de banda + promediado temporal + tratamiento de escalado\/ventana de FFT (si lo hay)\". La mayor\u00eda de las discrepancias desaparecen.<\/p>\n\n F\u00f3rmulas r\u00e1pidas y ejemplo num\u00e9rico (listos para c\u00f3digo\/informe)<\/strong><\/h2>\n\n Constantes de un tercio de octava en base 10<\/strong><\/h5>\n\n G = 10^(3\/10) \u2248 1.995262\nr = 10^(1\/10) \u2248 1.258925 # adjacent center-frequency ratio\nk = 10^(1\/20) \u2248 1.122018 # edge multiplier about center\nf1 = fm \/ k\nf2 = fm * k<\/strong><\/code><\/pre>\n\nEjemplo: la banda de un tercio de octava de 1 kHz<\/h5>\n\nfm = 1000 Hz\nf1 = 1000 \/ 1.122018 \u2248 891.25 Hz\nf2 = 1000 * 1.122018 \u2248 1122.02 Hz\n\u0394f \u2248 230.77 Hz\nQ \u2248 4.33<\/strong><\/code><\/pre>\n\nOpenTest integra ambos m\u00e9todos. Desc\u00e1rguelo y empiece ahora -><\/a> o rellene el formulario siguiente \u2193 para programar una demostraci\u00f3n en vivo.<\/p>\n\n Descubra m\u00e1s funciones e historias de aplicaci\u00f3n en www.opentest.com<\/a>.<\/p>\n\n <\/p>\n\n Referencias<\/h5>\n\n[1] Muestra en PDF de IEC 61260-1:2014 (iTeh): https:\/\/cdn.standards.iteh.ai\/samples\/13383\/3c4ae3e762b540cc8111744cb8f0ae8e\/IEC-61260-1-2014.pdf<\/a><\/p>\n\n [3] Vista previa en PDF de ANSI S1.11-2004 (ASA\/ANSI): https:\/\/webstore.ansi.org\/preview-pages\/ASA\/preview_ANSI%2BS1.11-2004.pdf<\/a><\/p>\n\n [4] Nota de aplicaci\u00f3n de HEAD acoustics: FFT - An\u00e1lisis de 1\/n de octava - Wavelet (descripci\u00f3n de banco de filtros): https:\/\/cdn.head-acoustics.com\/fileadmin\/data\/global\/Application-Notes\/SVP\/FFT-nthOctave-Wavelet_e.pdf<\/a><\/p>\n\n [5] IEC 61672-1:2013 (p\u00e1gina de IEC): https:\/\/webstore.iec.ch\/en\/publication\/5708<\/a><\/p>\n\n [6] Know-how de NTi Audio: ponderaci\u00f3n temporal Fast\/Slow (contexto IEC 61672-1): https:\/\/www.nti-audio.com\/en\/support\/know-how\/fast-slow-impulse-time-weighting-what-do-they-mean<\/a><\/p>\n\n [7] MathWorks: ejemplo de definici\u00f3n de ENBW: https:\/\/www.mathworks.com\/help\/signal\/ref\/enbw.html<\/a><\/p>\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El an\u00e1lisis por bandas de octava se puede implementar de dos maneras fundamentalmente diferentes: binning FFT (integrando bins de PSD\/FFT en bandas de 1\/1 y 1\/3 de octava) y un banco de filtros de octava aut\u00e9ntico (filtros pasa\u2011banda orientados a normas + promediado RMS\/Leq). En esta publicaci\u00f3n comparamos c\u00f3mo funcionan ambos m\u00e9todos, d\u00f3nde coinciden sus [...]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":273557,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","content-type":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[1063,1055],"tags":[],"class_list":["post-285131","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-base-de-conocimiento","category-blogs"],"blocksy_meta":[],"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/design.crysound.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/39.webp","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/285131","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=285131"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/285131\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/273557"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=285131"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=285131"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/design.crysound.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=285131"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}

IIR vs FIR: por qu\u00e9 IIR (biquads en cascada) es com\u00fan en la pr\u00e1ctica<\/strong><\/h3>\n\n\nVentajas de IIR: menor orden para una determinada ca\u00edda, menor c\u00f3mputo, bueno para tiempo real\/embebido; estable cuando se implementa como SOS\/biquads.<\/li>\n\n\n\n

Binning FFT y s\u00edntesis FFT<\/strong><\/h2>\n\nBinning FFT: convertir un espectro de banda estrecha en integrales de bandas CPB<\/strong><\/h3>\n\n\nEstime el espectro (FFT \u00fanica, PSD de Welch o STFT).<\/li>\n\n\n\n

Binning FFT: convertir un espectro de banda estrecha en integrales de bandas CPB<\/strong><\/h3>\n\n\nEstime el espectro (FFT \u00fanica, PSD de Welch o STFT).<\/li>\n\n\n\n