Linspace Sampling
技術的背景
デジタル音声は通常、1秒間に44,100回という膨大な密度の点データで構成されています。Linspaceは、この中から描画解像度に合わせて一定の歩幅（Step）で値を抽出する手法です。フィルタリングを介さない「生の波形」の断面を抽出します。
特性とアートへの応用
その瞬間における「正負の振幅」をダイレクトに示し、計算負荷が低くリアルタイム性に優れます。全体の「地」として機能し、滑らかな曲線や規則的なドット列を形成する基礎となります。
音声波形の「時間的な連続性」を表現Spectral Energy
技術的背景
FFT（高速フーリエ変換）を用いて、音を「時間」から「周波数」へと分解します。そこから全帯域、あるいは特定の帯域のエネルギー総量を算出します。単なる音量ではなく、音の「派手さ」や「音色の濃さ」を数値化します。
特性とアートへの応用
高周波成分が多い（ノイジー）ほど複雑に変動します。波形の「テクスチャ（質感）」を司り、密度に応じて線の太さを変えたり、内部に緻密な模様を描き込むデータソースとなります。
成分の「密度と複雑さ」を表現Peak Picking
技術的背景
指定した時間窓内における「最大値」と「最小値」のみを記録する手法です。波形の上下の端点（エンベロープ）を繋ぐことで、小さな振動を無視し、音の「外形」を浮き彫りにします。
特性とアートへの応用
人間の視覚が認識する「音量感」に最も近く、ドラムのキックなど瞬発的なエネルギーを逃さず描写します。作品に「エッジ」や「コントラスト」を与え、視覚的なインパクトを司ります。
物理的な「音の勢い」を強調