音频频谱可视化通过快速傅里叶变换（FFT）将时域音频信号转换为频域数据。FFT将音频拆解为不同频率的成分（低频到高频），每个频率bin的幅度代表该频率的能量强度。AnalyserNode的fftSize决定了频率分辨率——值越大，频率划分越精细（如1024可提供512个频率bin），但计算量也相应增加。

波形图展示的是时域信号——即音频振幅随时间的变化曲线，直观反映声音的响度起伏。频谱图（柱状图）展示的是频域信息——横轴为频率（低音到高音），纵轴为各频率的能量强度。频谱图能让你看到低音鼓点、人声、高音乐器在不同频段的分布，比波形图包含更丰富的音乐结构信息。

环形频谱将频率映射到360度圆周上（通常低频从顶部开始），径向长度代表能量强度。这种布局更具空间感和艺术性，适合沉浸式观赏。柱状频谱则更直观、更易读取具体频率信息。环形模式在移动端小屏幕上尤其出彩，充分利用了圆形构图的视觉张力。

本工具支持 MP3、WAV、OGG、FLAC、AAC、M4A 等主流格式，具体取决于浏览器解码能力。Chrome和Edge支持最广泛；Safari对OGG和FLAC支持有限；Firefox对AAC支持依赖系统编解码器。如果遇到无法播放的文件，建议转换为MP3或WAV格式后重试。无损格式（FLAC、WAV）音质最佳，频谱细节更丰富。

FFT大小直接影响频率分辨率和时间响应：
· 512：256个频率bin，响应快，适合节奏感强的音乐，柱状图较粗犷；
· 1024：512个bin，平衡之选，适合大多数场景；
· 2048：1024个bin，细节丰富，低频部分更精细；
· 4096：2048个bin，极高频率分辨率，适合分析复杂音频，但更新稍慢。较大的FFT能更好地分离相邻频率，让频谱柱状图更加细腻平滑。

本工具已针对移动端进行全面优化：Canvas高度自适应屏幕，触摸友好的按钮尺寸，进度条和音量滑块均可流畅拖动。所有4种可视化模式在手机上均能以60fps流畅运行。建议在移动端使用环形频谱模式，圆形构图在竖屏上视觉效果最佳。拖拽上传在iOS Safari和Android Chrome上均得到良好支持。