micarrsim/docs/acoustic-model.md

# 음향 환경과 마이크 응답 모델

micarrsim의 음향 합성은 마이크 어레이 배치와 위치추정 알고리즘의 상대 성능을 빠르게 비교하기
위한 모델이다. ADC나 마이크 전자회로까지 재현하는 하드웨어 시뮬레이터가 아니며, 자유음장과
계산량이 제한된 실내 희소 경로 근사 중 하나를 선택한다.

## 신호 처리 범위

Snapshot 한 번의 처리 순서는 다음과 같다.

1. tone, noise 또는 audio asset으로 음원 신호를 만든다.
2. 음원과 각 마이크 사이의 직접음 또는 희소 multipath 전달함수를 만든다.
3. 마이크별 `sensitivityDb`, `phaseOffsetDeg`와 `frequencyResponse`를 수신 신호에 적용한다.
4. 합성된 동기식 다채널 신호를 STFT하고 `beamforming.algorithm`으로 선택한 위치 추정
   알고리즘의 scan map을 계산한다.
5. 알고리즘에 맞게 알려진 마이크 응답을 보정하고 map의 peak와 평가 지표를 구한다.

Scene의 `acoustics`를 생략하거나 `model: "free-field"`로 지정하면 기존 직접음 결과를
유지한다. `model: "shoebox"`는 직육면체 방 안에서 경로 수가 제한된 근사를 추가한다.

## 자유음장

음원과 마이크 사이 거리 `r`, 음속 `c`에 대해 직접음의 지연은 `r / c`, 진폭은
최소 거리 clamp를 적용한 `1 / r`이다. 분수 sample 지연은 zero-padded FFT의 주파수 영역
위상 이동으로 계산한다.

이 모델은 반사가 거의 없는 조건의 기준선과 배열 자체의 aperture·형상·대역 효과를 비교할 때
적합하다.

## Shoebox 희소 경로 근사

`shoebox` 모델은 source–microphone 쌍마다 다음 경로만 만든다.

- 직접음 1개. 축 정렬 occluder와 교차하면 `transmissionDb`만큼 감쇠한다.
- 방의 여섯 면마다 최대 1개의 1차 image-source 반사.
- 반사 에너지의 일부를 0.2–2 ms의 결정적 지연으로 나누는 scattering 경로.
- 직접음을 막는 occluder마다 여덟 corner 중 최단 우회 거리로 만든 회절 경로 1개.
- `tapCount`로 수를 제한하고 RT60에 걸쳐 -60 dB로 감쇠하는 결정적 diffuse tail.

같은 Scene seed와 source/microphone id에서는 scattering과 tail이 재현된다. 모든 희소 경로는
source–microphone 쌍의 주파수 전달함수 하나로 먼저 합쳐지고 IFFT는 한 번만 수행된다. 경로 위상은
recurrence로 갱신하고 1,024 bin마다 다시 고정해 bin마다 삼각함수를 반복하지 않는다.

Scene JSON의 사용자 설정 예는 다음과 같다.

```json
{
  "acoustics": {
    "model": "shoebox",
    "room": {
      "min": [-3.0, -2.5, -0.5],
      "max": [3.0, 2.5, 4.0]
    },
    "reflections": {
      "order": 1,
      "wallGainDb": -8,
      "perWallDb": {
        "zMin": -14
      },
      "scattering": 0.25
    },
    "diffuseReverb": {
      "enabled": true,
      "rt60Seconds": 0.4,
      "gainDb": -20,
      "tapCount": 6
    },
    "occluders": [
      {
        "id": "screen",
        "min": [-0.4, -0.1, 0.6],
        "max": [0.4, 0.1, 1.8],
        "transmissionDb": -18,
        "diffractionGainDb": -12
      }
    ]
  }
}
```

`room`은 shoebox에서 필수다. 정적 source, trajectory keyframe과 occluder는 room 안에 있어야
하며 occluder id는 중복될 수 없다. 사용자 설정에서도 마이크 좌표가 room 안에 놓이도록 구성해야
1차 반사가 생성된다.

## 라이브 창의 전파 지연과 이동 근사

라이브 frame의 출력 sample 구간을 `[S, E)`, 현재 quasi-static geometry에서 sampled
source–microphone 희소 경로의 최대 지연을 `Dsampled`라 하자. 전체 경로 최대 `Dall`은
tone tail의 도착 가능성 판정과 metadata에 별도로 보존한다. 합성기는 다음 순서로 frame을 만든다.

1. source trajectory를 출력 창 중앙 시각에서 한 번 샘플링한다.
2. `R = max(0, S - ceil(Dsampled × sampleRate))`를 sampled 방사 입력의 시작으로 정한다.
3. analytic tone은 `[S, E)` 크기의 마이크 channel에 원래 Scene의 절대 sample 위상으로 직접
   경로를 더한다. tone에는 과거 sample buffer가 필요 없다.
4. noise와 asset은 `[R, E)` 방사 buffer와 source별 최대 지연의 zero-padded FFT를 만들고,
   direct·reflection·scattering·diffraction·diffuse 전달함수를 적용한 IFFT의 `[S, E)` 부분만
   crop 크기 마이크 channel에 더한다.

따라서 source가 `S` 전에 멈췄더라도 그 직접음·반사음·diffuse tail이 창 안에 도착하면 보존된다.
analytic tone뿐 아니라 deterministic noise index와 asset 재생 위치도 원래 절대 시간축을 유지한다.
`synthesis.windowing`과 live frame의 `signalStats.windowing`은 render/output sample, pre-roll,
전체/실제 render 최대 지연, geometry와 Doppler 정책을 기록한다.
source별 `sourceArrivals`는 각 midpoint path의 half-open 도착 sample 구간이 출력과 겹치는지와
겹친 path kind를 기록한다. live ground-truth 평가는 emission midpoint가 아니라
`arrivingSourceIds`를 사용하므로, 이미 멈춘 source의 tail을 false positive로 잘못 세지 않는다.
이 ID 집합은 위치 추정이 끝난 뒤 평가에만 쓰며 raw channel, STFT, steering이나 peak 검출에는
입력하지 않는다.
loop하지 않는 asset의 emission end는 선언 duration과 decoded channel duration 중 작은 값이다.
leading/trailing zero sample 내용은 검사하지 않는다.

다만 이는 moving wave equation 해법이 아니다. pre-roll 방사 시각의 retarded source 위치를 다시
구하지 않고 전체 render buffer에서 창 중앙 위치와 그 위치의 경로를 고정한다. 창 안의 연속 이동,
Doppler, 시간에 따라 변하는 reflection geometry도 모델링하지 않는다. 움직임이 경로 지연에 비해
크다면 frame 길이를 줄여 quasi-static 오차를 드러내고 수렴성을 확인해야 한다.

sampled asset/noise의 fractional delay와 microphone response는 zero-padded block FFT 전달함수다.
pre-roll은 현재 희소 **전파 경로**의 최대 지연을 보존하지만, 측정된 주파수 응답에서 무한하거나
임의 길이의 causal analog impulse response state를 복원하지 않는다. 또한 Scene이
`mix.normalization: peak`이면 live 합성은 각 출력 crop의 peak로 scale을 계산하므로 frame 간
절대 진폭 비교에는 `normalization: none`을 사용해야 한다.

마이크 출력은 처음부터 `[S,E)` 크기로만 할당하고 sampled source buffer·spectrum은 source
하나씩 처리한다. source별 경로 최대 지연을 `D_i`라 하면 unrelated far tone의 global
`Dmax`가 noise·asset FFT를 키우지 않는다. Experiment 검증과 runtime은 같은 estimator를 사용해
shoebox의 모든 실제 sparse path 지연을 포함한다. 현재 sampled source는 source–microphone
조합마다 IFFT 한 번을 수행하므로, source batching으로 IFFT 수를 줄이는 작업은 남아 있다.

## Camera 환경 preset과 비용

Camera의 **고급 설정 → 음향 환경**은 현재 geometry 전체가 들어가도록 room을 자동 추론하고 다음
preset을 적용한다.

| 선택 | 벽 gain | scattering | RT60 / tail gain / taps | 수신점당 최대 경로 |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| 자유음장 | — | — | — | 1 |
| 흡음된 실내 | -14 dB | 0.15 | 0.2 s / -26 dB / 4 | 17 |
| 일반 실내 | -8 dB | 0.25 | 0.4 s / -20 dB / 6 | 19 |
| 반사 강한 실내 | -4 dB | 0.40 | 0.8 s / -14 dB / 10 | 23 |

표의 상한은 직접음 1개, 반사 6개, scattering 6개와 tail tap 수를 합한 값이다. 사용자 occluder는
각 source–microphone 직접 경로를 실제로 막을 때 하나씩 추가된다. 대략적인 합성 경로 예산은
`음원 수 × 마이크 수 × 수신점당 최대 경로`다. Camera는 실행 전에 이 예산을 표시한다.

반사·tail을 늘리면 신호 합성의 전달함수 누산도 늘어난다. DAS 계열의 scan 누산은 대략
`O(scan points × microphones × selected bins × STFT frames)`이고, GCC-PHAT는 pair별 상호
상관을 만든 뒤 `O(scan points × (microphones - 1) × bands)` lookup을 수행한다. 어느 방식이든
STFT와 거리 cache 비용은 별도로 필요하다. 처음에는 50×50 grid와 자유음장으로 기준선을 만들고,
같은 입력에서 환경과 알고리즘을 하나씩 바꾸어 비교하는 것이 좋다.

## 위치 추정 알고리즘

마이크 `m`, STFT frame `t`, 주파수 `f`의 복소 spectrum을 `X_m(t, f)`, scan point `p`와
마이크 사이 거리를 `r_m(p)`, 파수를 `k = 2πf/c`라고 하자. `φ_m(f)`는 알려진 마이크의 정적
phase offset과, 주파수 응답 보정을 켠 경우 response phase를 합한 값이다. 모든 map은 scan point
마다 하나의 비음수 상대값을 만들지만, 그 값은 위치의 확률이나 posterior가 아니다.

### DAS (`das`)

Conventional frequency-domain delay-and-sum은 각 후보점에서 구면파 전파 위상을 되돌려 채널을
coherent sum한다.

```text
B_DAS(p,t,f) = (1/M) Σ_m A_m⁻¹(f) X_m(t,f) exp(j[k r_m(p) - φ_m(f)])
P_DAS(p)     = mean_(t,f) |B_DAS(p,t,f)|²
```

`A_m⁻¹(f)`에는 sensitivity의 역 gain과, 설정한 경우 frequency-response gain의 제한된 역보정이
들어간다. 구현은 frame별 제곱 크기를 먼저 평균하고 선택 band의 bin들을 다시 평균한다. 따라서
Result의 `rawMap.scale`은 `power`지만, 절대 SPL로 calibration한 power가 아니라 같은 입력·설정
안에서 비교하는 선형 상대 power다. CPU와 WebGPU를 지원한다.

### DAS-PHAT (`das-phat`)

DAS-PHAT는 steering 전에 각 frame·bin·마이크 spectrum을 위상만 남기도록 정규화한다.

```text
U_m(t,f) = X_m(t,f) / |X_m(t,f)|
S_DAS-PHAT(p) = mean_(t,f) |(1/M) Σ_m U_m(t,f) exp(j[k r_m(p) - φ_m(f)])|²
```

한 frame·bin에서 최강 마이크 크기의 기본 `10⁻⁶`배인 상대 floor 이하의 값은 `0`으로 두어
무음이나 극소값의 불안정한 위상을 제외한다. 입력과 calibration의 amplitude gain은 coherent sum에 사용하지 않고,
알려진 phase만 보정한다. 그 결과 source spectrum이나 채널 gain 차이에 덜 끌릴 수 있지만 유용한
amplitude 정보도 버리며, 약한 bin의 위상과 multipath에 민감할 수 있다. `rawMap.scale`은 무차원
`score`이고 CPU와 WebGPU를 지원한다.

### GCC-PHAT (`gcc-phat`)

현재 GCC-PHAT는 배열 중심에서 가장 먼 마이크 하나를 결정적인 reference로 고르고, reference와
나머지 `M - 1`개 마이크의 pair만 사용한다. 각 band와 pair에 대해 다음 PHAT cross spectrum을
STFT frame에 걸쳐 평균한다.

```text
C_mr(t,f) = X_m(t,f) conj(X_r(t,f))
G_mr(f)   = mean_t [C_mr(t,f) / max(|C_mr(t,f)|, floor)]
            × exp(j[φ_r(f) - φ_m(f)])
```

기본 `floor`는 해당 band·pair의 모든 선택 bin과 frame에서 얻은 최대 cross-spectrum 크기의
`10⁻⁶`배다. 이 floor는 amplitude를 score 가중치로 쓰기 위한 것이 아니라 극소 cross spectrum의
불안정한 위상 정규화를 제한한다.

선택 band 밖의 bin은 `0`으로 두고 켤레 대칭 spectrum을 IFFT하여 원형 상호상관
`R_mr,b(ℓ)`을 만든다. scan point마다 far-field 각도 근사가 아니라 정확한 거리 차이로 near-field
예측 lag를 계산한다.

```text
ℓ_mr(p) = [r_m(p) - r_r(p)] sampleRate / c
Q_b(p)  = Σ_(m≠r) R_mr,b(ℓ_mr(p))
K_b     = I(0 ∈ b) + I(N/2 ∈ b) + 2 × #(나머지 positive bins)
S_b(p)  = clamp[N Q_b(p) / ((M-1) K_b), 0, 1]
```

분수 sample lag는 IFFT 원형 상호상관의 이웃 두 sample을 선형 보간한다. Hermitian coefficient
수 `K_b`, IFFT의 `1/N`, reference pair 수로 나눈 뒤 음의 상관은 0으로 두어 score를 0–1로
제한한다. 따라서 같은 위치 가설의 raw GCC score는 scan 범위나 마이크 수 자체에 의해 재척도화되지
않는다. 이 값도 확률이나 calibration된 confidence는 아니다. `rawMap.scale`은 `score`다.
PHAT가 amplitude를 제거하므로 sensitivity와 frequency-response gain은 역보정하지 않고 알려진
phase만 보정한다. 현재 CPU만 지원하고 두 개 이상의 마이크가 필요하다.

GCC-PHAT는 broadband 신호에서 상호상관 peak가 뚜렷할수록 유리하다. 단일 tone이나 지나치게 좁은
band는 주기적으로 같은 phase를 만드는 lag가 많아 여러 위치가 비슷한 score를 얻을 수 있고,
반사음이나 여러 동시 음원은 pair 상관 peak를 섞는다. IFFT 길이가 `N = fftSize`이면 표현 가능한
비중첩 원형 lag는 절대값 `N/2` sample까지다. 현재 구현은 scan 전체의 최대 기하학적 lag가 이를
넘으면 실행을 거절하므로 FFT를 키우거나 array aperture 또는 scan 범위를 줄여야 한다. 이 검사는
원형 lag alias를 막지만 좁은 대역의 주기적 모호성, 제한된 bandwidth, scan grid 양자화까지
해결하지는 않는다. 단일 reference 방식은 모든 마이크 쌍을 쓰는 GCC보다 계산량이 작지만 pair
중복성과 고장 마이크에 대한 강건성도 작다.

### Narrowband MUSIC (`music`)

현재 CPU MUSIC은 [Schmidt의 noise-subspace 방법](https://doi.org/10.1109/TAP.1986.1143830)을
근거리 구면파 direct-path manifold에 적용한다. 근거리 source localization의 관련 문헌은
[Huang–Barkat](https://doi.org/10.1109/8.86917)이다. 보정된 snapshot
`x(t)`로 mean subtraction 없는 sample covariance를 만든다.

```text
R = (1/T) Σ_t x(t) x(t)ᴴ
R v_j = λ_j v_j,  λ_0 ≥ ... ≥ λ_(M-1)
q(p) = Σ_(j=K)^(M-1) |v_jᴴ a(p)|² / (a(p)ᴴ a(p))
```

`q`는 noise projection fraction이고 optimum은 minimum이다. UI/evaluation은 표준
pseudospectrum `P=1/q`를 scan 안에서 `P/Pmax`로 표시한다. `q_min>0`이면 이는
`q_min/q(p)`이고, `q_min=0`이면 정확한 zero 위치만 1로 표시한다. flat `q`는 모두 1로
표시하되 위치 peak는 만들지 않는다. `q`, `P`와 `P/Pmax`는 확률·posterior·confidence 또는
신뢰구간이 아니다.

Experiment band는 `Fs/N` grid에 놓인 아날로그 carrier 가설을 정확히 하나만 포함한다.
`f_a`를 그 center, signed ADC alias의 orientation을 `η = sign(f_s)`라 하면 공간 위상의
크기는 analog carrier `f_a`를 유지하고 `η`만 alias inversion 방향으로 사용한다.

```text
a_m(p) = H_m,residual(f_a) / max(r_m(p), d_min)
         × exp[-j η 2π f_a (r_m(p)-r_0(p))/c + j φ_m,residual(f_a)]
```

`f_s<0`인 alias inversion에서는 positive-bin STFT coefficient, sensitivity/response 보정과
전체 complex manifold가 baseband 가설의 켤레 방향이 된다. microphone frequency response는
관측 bin이 아니라 사용자가 지정한 `f_a`에서 평가한다. 이 가설은 Experiment에서 오며 Scene
source frequency·position truth는 covariance, K 선택이나 scan에 사용하지 않는다. 같은 ADC
bin의 다른 alias order는 별도 band로 명시해야 하고 자동 선택하지 않는다. 정확한 DC와 Nyquist는
실수 sequence에 독립 quadrature가 없어 거부한다.

K는 사용자가 고정하거나 [Wax–Kailath AIC/MDL](https://doi.org/10.1109/TASSP.1985.1164557)로
선택한다. AIC/MDL은 비중첩 complete snapshot, `T>M`, roundoff보다 엄격히 큰 noise eigenvalue가
필요하고 IID complex Gaussian snapshot, spatially white noise, 창 동안 일정한 source 수를
가정한다. 비중첩 자체는 통계적 독립성의 증명이 아니며 criterion은 확률이나 confidence가 아니다.
가정/수치 조건이 깨지면 typed `MUSIC_UNAVAILABLE` 오류를 내고 fixed K로 fallback하지 않는다.

같은 주파수의 coherent source는 signal covariance rank를 잃을 수 있다. eigengap이 수치 audit
bound보다 작으면 subspace를 임의 분할하지 않는다. diagonal loading, eigenvalue floor, spatial
smoothing, band 간 association·평균·maximum fusion은 없다. 배열의 spatial alias/grating lobe,
동률과 flat objective도 결과를 좋게 보이도록 제거하지 않는다.
[Wax–Shan–Kailath broadband eigenstructure 방법](https://doi.org/10.1109/TASSP.1984.1164400)은
알려진 별도 알고리즘이지만 현재 구현하지 않았다.

## 샘플링, Nyquist와 alias

Scene의 `sampleRate`는 모든 마이크가 동시에 동작하는 이상적 real-valued ADC의 sampling rate다.
현재 모델에는 analog anti-alias filter가 없다. 따라서 tone 주파수는 Nyquist를 넘어도 허용되며,
관측 주파수는 다음 signed baseband 주파수로 접힌다. 정확한 Nyquist tie는 `+Fs/2`로
표준화하지만 `+Fs/2`와 `-Fs/2`는 같은 real sample sequence다.

```text
f_wrapped = f_analog mod Fs,  0 <= f_wrapped < Fs
f_signed  = f_wrapped              if f_wrapped <= Fs/2
            f_wrapped - Fs         otherwise
f_adc    = |f_signed|
```

`f_signed < 0`이면 one-sided positive spectrum이 반전된다. 정확히 DC나 Nyquist에 접힌 tone은
quadrature 정보가 소실되는 퇴화점이다. Camera는 이를 오류로 숨기지 않고 source 요약, band legend와
Result `signalStats.sampling`에 원 주파수·signed ADC 주파수·반전 여부와 DC/Nyquist
위상 퇴화 여부를 기록한다.

공간 전파는 alias 주파수로 바꾸지 않는다. 합성기는 각 path의 원래 analog 주파수
`2π f_analog τ`로 지연 위상과 해당 주파수의 microphone response를 적용한 뒤 ADC 시각에서
sampling한다. 이 순서를 뒤집으면 fractional path delay의 센서 간 위상이 틀리므로, tone은
mic/path별 analytic phasor와 시작·종료 event로 합성한다.

Experiment band도 Nyquist 위 값을 허용한다. 요청 주파수 구간의 모든 등가 one-sided real-FFT
bin **center**를 접어 선택하며, 일부 alias 후보를 골라 버리지 않는다. 이 선택은 brick-wall
대역 필터가 아니다. 유한 Hann window의 off-grid leakage는 인접 bin에도 남는다. 현재
DAS·DAS-PHAT는 양의 ADC bin 주파수로 구면 steering하고, GCC-PHAT는 선택 bin으로 제한한
기하 lag correlation을 수행한다. 어느 쪽도 원래 alias order를 이용해 결과가 좋아지도록
보정하지 않는다.
따라서 초과 주파수에서 peak가 틀어지거나 grating lobe·동률 peak가 나타나는 것이 정상적인 설계
결과일 수 있다. Result의 band별 `frequencyObservation`은 1-based Nyquist zone별 연속 fold
segment, 반전·alias order, 실제 ADC bin center, 연속/FFT-grid many-to-one 여부와
alias-equivalent band ID를 보존한다. 같은 `adcBinSetKey`를 가진 band는 독립 관측이 아니다.

정확한 Nyquist 경계에서 `+Fs/2`와 `-Fs/2`는 실수 sampling sequence가 동일하다.
단일 주파수 provenance는 이를 `+Fs/2`로 canonicalize하지만, `foldSegments`의
`signedAdcStartHz`/`signedAdcEndHz`는 각 zone을 따라가는 방향을 보존하므로 반전 zone
시작점이 `-Fs/2`로 나타날 수 있다. 경계를 가로지르는 두 segment의 `+Fs/2`와
`-Fs/2` endpoint는 두 관측이나 두 FFT bin이 아니라 같은 phase-degenerate Nyquist
sample을 양쪽 zone에서 표현한 것이다.

같은 이유로 DAS·DAS-PHAT·GCC-PHAT의 선택적 microphone-response 역보정은 관측 ADC bin에서
평가한다. Forward tone 합성은 원 analog 주파수의 응답을 사용하므로 이 세 알고리즘은 Nyquist 위
carrier를 아는 alias-aware 알고리즘처럼 동작하지 않는다. MUSIC만 예외로, 사용자가 band에
명시한 단일 아날로그 FFT-grid 가설에서 response와 signed complex manifold를 계산한다. 이는
Scene truth를 읽거나 가능한 alias order를 자동 탐색하는 것이 아니다.

서로 다른 analog tone이 같은 ADC bin으로 접히면 **단일 channel의 시간 sample만으로는**
원 주파수를 구별할 수 없다. 그러나 이 합성기는 원 analog 파장의 센서 간 위상을 보존하므로,
충분히 촘촘하고 보정된 다채널 array에는 carrier order를 판별할 공간 위상 증거가 남을 수 있다.
현재 DAS·DAS-PHAT·GCC-PHAT는 carrier hypothesis를 열거하는 알고리즘이 아니므로 이를 복원하지
않고 Result에 `aliasOrderResolution: not-attempted`로 기록한다. MUSIC은 band 하나에 사용자가
고른 가설 하나만 계산해 `configured-single-hypothesis`로 기록하며, 후보 중 승자를 고르지 않는다.
여러 order를 비교하려면 각각 독립 band로 명시해야 한다.
audio asset과 noise는 이미 sampling된 baseband 신호로 취급하므로 파일에 없는 Nyquist 위 analog
spectrum을 만들어 내지 않는다.

Tone과 band의 현재 검증 범위는 0–1 MHz다. 이는 Nyquist 제한이 아니라 JavaScript
IEEE-754 위상 정밀도, 마이크 응답 계약과 현재 희소 경로 모델을 함께 검증한 수치 범위다.
더 높은 carrier가 필요하면 단순히 상한을 제거하지 말고 phase reduction과 microphone model을
그 범위에서 다시 검증해야 한다.

## 마이크 주파수 응답

각 마이크에는 2–64개의 측정점을 지정할 수 있다. `frequencyHz`는 0–1,000,000 Hz에서
중복 없이 오름차순이어야 하며 `gainDb` 범위는 -120–120 dB, 선택적 `phaseDeg` 범위는
-180–180°다.

```json
{
  "id": "mic-001",
  "position": [-0.225, 0.225, 0],
  "sensitivityDb": 0.6,
  "phaseOffsetDeg": -1.5,
  "frequencyResponse": [
    { "frequencyHz": 100, "gainDb": -8.0, "phaseDeg": -12 },
    { "frequencyHz": 1000, "gainDb": -0.7, "phaseDeg": -2 },
    { "frequencyHz": 8000, "gainDb": 2.1, "phaseDeg": 7 },
    { "frequencyHz": 20000, "gainDb": -5.0, "phaseDeg": 20 }
  ]
}
```

측정점 사이 gain dB와 phase는 선형 보간한다. phase는 ±180° 경계에서 가장 짧은 방향으로
보간하고 측정 범위 밖에서는 가장 가까운 끝점 값을 유지한다. 합성기는 이 curve를 실제 마이크
채널에 적용한다.

합성기는 알고리즘과 무관하게 sensitivity, 정적 phase offset과 frequency-response curve를 수신
channel에 적용한다. 위치 추정에서의 역보정은 알고리즘별로 다르다.

Tone에는 원 analog carrier에서 보간한 하나의 complex response를 정상상태 phasor로 적용한다.
따라서 지속 sinusoid의 gain/phase 비교에는 맞지만, hard-gated 시작·종료에서 실제 analog
마이크 필터가 만드는 ringing이나 frequency-dependent transient까지 계산하는 full LTI filter
모델은 아니다. 이 근사를 ADC를 포함한 완전한 하드웨어 시뮬레이션으로 해석하지 않는다.

- DAS는 sensitivity 역 gain과 정적 phase를 항상 보정한다. `compensateFrequencyResponse`를
  생략하거나 `true`로 두면 response의 역 gain과 phase도 보정한다. 응답 notch의 무제한 gain
  boost는 noise까지 키울 수 있으므로 `maxCompensationDb`로 제한하며 기본값은 24 dB, 허용 범위는
  0–120 dB다. 응답 peak를 줄이는 attenuation과 phase 보상에는 이 boost 상한을 적용하지 않는다.
- DAS-PHAT와 GCC-PHAT는 amplitude를 정규화하므로 sensitivity와 response gain의 역보정을
  사용하지 않는다. 정적 phase는 항상 보정하고, `compensateFrequencyResponse`가 `true`이면 알려진
  response phase도 보정한다. 따라서 `maxCompensationDb`는 두 PHAT 알고리즘의 score에는 영향을
  주지 않는다.

```json
{
  "beamforming": {
    "algorithm": "das",
    "backend": "auto",
    "minimumDistance": 0.01,
    "normalization": "peak",
    "dynamicRangeDb": 45,
    "compensateFrequencyResponse": true,
    "maxCompensationDb": 24
  }
}
```

Camera의 **마이크 주파수 응답 처리**에서 **측정 curve 적용 + 보정하지 않음**을 고르면 합성에는
curve가 남고 위치 추정의 response gain/phase 역보정만 꺼진다. DAS-PHAT와 GCC-PHAT는 여전히
amplitude를 버리지만, curve가 신호 대 잡음과 relative floor 통과 여부에 준 영향까지 되돌리지는
못한다. 같은 배열에서 알려진 response 보정 유무의 robustness를 비교할 때 사용한다. curve가 없는
마이크는 0 dB, 0°로 취급한다.

## 결과에서 확인할 값

Result `signalStats`에는 다음 선택 필드가 들어간다.

- `acousticModel`: `free-field` 또는 `shoebox`
- `acousticPathCount`: 실제 합성에 사용한 전체 경로 수
- `acousticPathCounts`: `direct`, `reflection`, `scattering`,
  `diffraction`, `diffuse` 종류별 수

같은 입력과 seed에서 환경 preset만 바꿨다면 이 값과 위치 오차·precision/recall·PSR을 함께
비교할 수 있다.

Result 최상위 `algorithm`은 실제 실행한 `das`, `das-phat`, `gcc-phat` 또는 `music`을 기록한다.
band의 `rawMap.scale`은 DAS에서 `power`, 두 PHAT 방식에서 `score`, MUSIC에서
`noise-projection`이다. MUSIC Result는 `musicModel`과 band별 `musicDiagnostics`에 아날로그
가설, alias inversion, covariance/EVD audit와 K 선택 가정을 기록한다. 표시 변환은 어느 scale도
확률분포나 신뢰구간으로 바꾸지 않는다.

## 정확도 범위와 제외 사항

이 구현은 FDTD/FEM/BEM이나 room impulse response 측정치를 대신하지 않는다. 다음 항목은
계산하지 않는다.

- 파동 방정식과 고차 반사
- 재질별 주파수 의존 흡음과 복잡한 mesh 산란
- edge 형상·파장에 따른 물리 회절
- 음원과 마이크 지향성, 바람, Doppler
- 절대 음압/SPL, 마이크 self-noise와 비선형 왜곡
- preamp, anti-alias filter, ADC quantization, channel clock jitter·drift
- 실제 장착 구조와 마이크 위치 공차

따라서 preset의 RT60이나 wall gain은 특정 방을 인증하는 값이 아니라 배열과 위치 추정 알고리즘이
multipath에 얼마나 민감한지 비교하는 조건이다. 실제 장치 성능을 평가할 때는 같은
Array/scan/band 설정으로
동기식 실측 채널을 [실시간 위치추정 코어](realtime-porting.md)에 입력하고 합성 결과와 나란히
비교해야 한다. 주파수 응답 curve만으로 noise floor, distortion, ADC와 clock 오차까지 모사되지는
않는다.