SavedAdd your journal

Journals / Afyon Kocatepe Üniversitesi Akademik Müzik Araştırmaları Dergisi / 2026 / Cilt: 12 Sayı: 1

Ses Frekanslarının Görünür Işık Spektrumundaki Dalga Boylarına Dönüştürülmesinde Teorik Bir Yaklaşım

Mehmet Akif Özdal(⭒✮⭒)0000-0003-3148-8988
Esra Özdal(YAKIN DOĞU ÜNİVERSİTESİ)0009-0000-3616-4101
Mustafa Hilmi Bulut(SİVAS CUMHURİYET ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-8231-6214
Pages
142–156
Publication Date
2026-01-13
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Sonuç ise bulgulara bağlı kalarak söz konusu modelin sanat, eğitim ve veri Şekilleştirme gibi disiplinlerde yenilikçi uygulamalara olanak sağlayabileceği ve ses frekanslarının görünür ışık spektrumundaki dalga boyları ile ilişkilendirilmesini destekleyebileceğini göstermiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada ses frekanslarının görünür ışık spektrumu üzerindeki dalga boylarına dönüştürülmesi için teorik bir model geliştirilmiş ve bu dönüşüm, matematiksel ve fiziksel temelleri açısından değerlendirilmiş olup Python ile test edilmiştir.
📊
Key Findings & Data:Matematiksel temeller, frekans normalizasyonu ve dalga boyu ölçeklendirmesi işlemlerine dayanmakta olup, ses frekanslarının belirli bir aralıkta normalize edilmesi ve bu değerlerin görünür ışık spektrumunun dalga boyu aralığına ölçeklendirilmesi süreçlerini içermektedir.
💡
Conclusion & Impact:Sonuç ise bulgulara bağlı kalarak söz konusu modelin sanat, eğitim ve veri Şekilleştirme gibi disiplinlerde yenilikçi uygulamalara olanak sağlayabileceği ve ses frekanslarının görünür ışık spektrumundaki dalga boyları ile ilişkilendirilmesini destekleyebileceğini göstermiştir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Ses · Frekans · Işık spektrumu

Özet

Bu çalışmada ses frekanslarının görünür ışık spektrumu üzerindeki dalga boylarına dönüştürülmesi için teorik bir model geliştirilmiş ve bu dönüşüm, matematiksel ve fiziksel temelleri açısından değerlendirilmiş olup Python ile test edilmiştir. Matematiksel temeller, frekans normalizasyonu ve dalga boyu ölçeklendirmesi işlemlerine dayanmakta olup, ses frekanslarının belirli bir aralıkta normalize edilmesi ve bu değerlerin görünür ışık spektrumunun dalga boyu aralığına ölçeklendirilmesi süreçlerini içermektedir. Fiziksel temeller ise, sesin mekanik dalga özellikleri ve ışığın elektromanyetik dalga özellikleri üzerinden kurulmuştur. Modelin doğruluğu ve geçerliliği parametrik analiz yöntemi kullanılarak test edilmiş, C4 (261.63 Hz) ve G4 (392.00 Hz) aralığındaki Ses frekansları ile sınırlandırılmıştır. Bulgular, ses frekanslarının görünür ışık spektrumu üzerindeki dalga boyları ile eşleştirilebildiğini ortaya koymuştur. Sonuç ise bulgulara bağlı kalarak söz konusu modelin sanat, eğitim ve veri Şekilleştirme gibi disiplinlerde yenilikçi uygulamalara olanak sağlayabileceği ve ses frekanslarının görünür ışık spektrumundaki dalga boyları ile ilişkilendirilmesini destekleyebileceğini göstermiştir.

🔖

Cite This Article

Özdal, M. A., Özdal, E., Bulut, M. H. (2026). Ses Frekanslarının Görünür Işık Spektrumundaki Dalga Boylarına Dönüştürülmesinde Teorik Bir Yaklaşım. Afyon Kocatepe Üniversitesi Akademik Müzik Araştırmaları Dergisi, Cilt: 12 Sayı: 1, 142–156. https://ajindex.com/articles/1441154

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (21)

  1. Andrews, S. S. (2023). Wave Energy. In Light and Waves: A Conceptual Exploration of Physics (pp. 75-100). Cham: Springer International Publishing.
  2. Ali, P. J. M. (2022). Investigating the Impact of min-max data normalization on the regression performance of K-nearest neighbor with different similarity measurements. ARO-The Scientific Journal of Koya University, 10(1), 85-91.
  3. Avdeev, L. V., & Ivanov, P. B. (1993). A mathematical model of scale perception. Journal of Moscow Physical Society, 3, 331-353.
  4. Barrass, S. (2005). A perceptual framework for the auditory display of scientific data. ACM Transactions on Applied Perception (TAP), 2(4), 389-402.
  5. Burns, T., & Rajan, R. (2019). A mathematical approach to correlating objective spectro-temporal features of non-linguistic sounds with their subjective perceptions in humans. Frontiers in neuroscience, 13, 794.
  6. Caivano, J. L. (1994). Color and sound: Physical and psychophysical relations. Color Research & Application, 19(2), 126-133.
  7. Duifhuis, H. (1972). Perceptual analysis of sound.
  8. Handel, S. (1993). Listening: An introduction to the perception of auditory events. MIT Press.
  9. Handel, S. (2006). Perceptual coherence: Hearing and seeing. Oxford University Press.
  10. Hartmann, W. M. (2004). Signals, sound, and sensation. Springer Science & Business Media. Hulusic, V., Harvey, C., Debattista, K., Tsingos, N., Walker, S., Howard, D., & Chalmers, A. (2012, February). Acoustic rendering and auditory–visual cross‐modal perception and interaction. In Computer Graphics Forum (Vol. 31, No. 1, pp. 102-131). Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd.
  11. Lanjewar, M. G., Parate, R. K., & Parab, J. S. (2022). Machine learning approach with data normalization technique for early stage detection of hypothyroidism. In Artificial intelligence applications for health care (pp. 91-108). CRC Press.
  12. Marks, L. (2014). Sensory processes: The new psychophysics. Elsevier.
  13. Marks, L. E. (2014). The unity of the senses: Interrelations among the modalities. Academic Press.
  14. Marks, L. E., Szczesiul, R., & Ohlott, P. (1986). On the cross-modal perception of intensity. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 12(4), 517.
  15. Roederer, J. G., & Roederer, J. G. (2009). Sound waves, acoustic energy, and the perception of loudness. In The Physics and Psychophysics of Music: An Introduction, 76-112.
  16. Rossing, T., Moore, F., & Wheeler, P. (2002). The science of sound Addison-Wesley Reading.
  17. Spence, C. (2011). Crossmodal correspondences: A tutorial review. Attention, Perception, & Psychophysics, 73(4), 971-995.
  18. Tanner Jr, W. P. (1961). Mathematical models in sensory perception. In Proc. First Bionics Symposium (pp. 263-286).
  19. Wittmann, M., Steinberg, R. N., & Redish, E. F. (2003). Understanding and affecting student reasoning about sound waves. International Journal of Science Education, 25(8), 991-1013.
  20. Yilmaz, H. (1967). Perceptual invariance and the psychophysical law. Perception & Psychophysics, 2, 533-538.
  21. Jia, R., Kotila, L. E., & Schoppe-Sullivan, S. J. (2012). Transactional relations between father involvement and preschoolers' socioemotional adjustment. Journal of Family Psychology, 26(6), 848.