Jeg skjønner ikke hvordan man kan "kalibrere wow og flutter" på en platespiller.
Ein kan måla wow og flutter, men som Zomby_Woof poengtere finst det ingen kalibreringsknapp for wow og flutter. Målingane kan likevel vera nyttig, på det viset at dei kan nyttast for å avsløra feil eller slitasje. Wow syner til langsame endringar i rotasjonshastigheita, som fører til ei endringar i tonehøgdam, ein slags vibrato (vil tru musikarar er følsame for dette), medan flutter syner til snøgge endringar i rotasjonshastigheita. Flutter er i prinsippet det same som jitter (variasjon i sampelklokkefrekvensen) innan digital audio, med frekvesområdet er ikkje det same. Endringar i rotasjonshastigheita er det same som frekvensmodulasjon, som genererer nye frekvenskomponentar i området rundt dei opphavlege frekvenskomponentane. Ved å foreta ein spektralanalyse ser ein dette.
Ved hjelp av ei testplate med sinustonar kan ein måla avvik frå testfrekvensane på plata. I dag er slike målingar mykje enklare å utføra enn på 70-talet. Alt ein treng er ei testplate med dei rette frekvensane, eit lydkort og ein PC. Ein tek så opp ein sekvens (eit visst antal sampel), som ein analyserer ved å konvertera den opptekne sekvensen til frekvensplanet, slik at ein ser dei nye frekvenskomponentane rundt den opphavlege komponenten. Etter som det er eit sampla signal nytatr ein ei diskret Fourier-transform (DFT). Ofte vert DFT kalla FFT, som står for Fast Fourier Transform. FFT er ei effektiv algoritme for å rekna ut DFT, ikkje ei transform. Dei vanlegaste FFT-algoritmene (det finst mange typar) krev at lengda på sekvensen N er ein toerpotens: N = 2^m, der m er eit heiltal. Di lengre sekvensen er, di betre oppløysing har frekvensmålingane. DFT deler frekvensområdet mellom null og halvparten av sampelfrekvensen fs, slik at ein endar opp med N/2 (eigentleg (N/2+1) frekvensbingar, som er jamt fordelte mellom null og fs/2. Om fs er 48 kHz og N = 2^16 = 65536 til dømes er frekvensoppløysinga df = fs/N = 48000/65536 = 0.73 Hz. Men Fourier-transforma fungerer berre for periodiske signal, så om ein ikkje vel ut nøyaktig eit helt antal periodar av signalet ein analyserer ender ein opp med å analysera feil signal, noko som fører til sokalla spektral lekkasje. Om ein anlyserer ein rein sinustone ser ein dette som sidekomponentar rundt komponenten med same frekvens som sinuskomponenten ein analyserer. Når ein analyserer eit ukjent signal kjenner ein ikkje perioden og kan ikkje velja ut eit heilt periodar. Ein kan ikkje heilt unngå spektral lekkasje, men ein kan redusera problemet (kraftig) ved å nytta eit sokalla glattevindu. Slike vindu er innebygde i programvare som til dømes Audacity [1], som ein kan velja frå ein meny. von Hann (ofte kalla Hanning) er eit godt val. Men som kjent finst det ingen gratis dugurd. Når ein nyttar eit slikt glattevindu fører det til at frekvensoppløysing vert redusert. For von Hann vert oppløysinga redusert med ein faktor på to, slik at om ein utan grattevindu (dvs. med eit rektangulært vindu) hadde ei frekvensoppløysing på 0.73 Hz er ho med von Hann-vinduet redusert til 1.46 Hz. Men ein kan få att den opphavlege oppløysinga på 0.73 Hz om ein doblar lengda på sekvensen til 2^17 = 131072. Moderne PC-ar har mykje RAM, så det byr ikkje på problem. Det tek berre litt meir tid å utføra FFT.
Det finst fleire standardar for slike målingar, mange frå 70-talet. IEEE 193-1971 til dømes spesifiserer ein testfrekvens på f = 3150 [Hz] for måling av flutter [2]. Flutter er da definer som df/f, der df [Hz] er avviket frå f. På grunn av flutter er meir merkbart i frekvensområdet rundt ca. 4 kHz definerer standarden ei frekvensavhengig vekting av spektet (flutter fører til sidefrekvensar rundt f). Denne vektingskurva stammar frå omfattande lyttetestar, men er nok tilpassa dei analoge målemetodane som var i bruk på 70-talet (ei kurve det ikkje var muleg å realisera var ikkje særleg nyttig).
Testplater er enda å få kjøpt, og dei fleste har vel eit lydkort. Ein får ikkje ut ein flutterverid i % frå programvare som Audiacity, men ein kan studera spectret.
Referanse
[1] Auiacity,
https://www.audacityteam.org/
[2] J.G. McKnight, Weighted Peak Flutter Measurement - A summary of the New IEEE Standard, Jou. Audio. Eng. Soc., Vol. 19, No. 10, 1071, ss. 859-861.