高频频谱曲线渲染优化
前提
从FFT中获取的ScopeData显然是线性的，但是根据人耳对频率的感知并不是线性的，因此需要将获得的数据映射到对数坐标上，这样才符合我们大部分人类的直觉。但是这也引出了一个问题，经过对数映射后的数据会在高频挤在一起，为了性能和视觉效果，就必须要省略掉这些不必要的数据
思路
省略掉数据并不是简单地间隔几个像素抽出数据，因为那会忽略掉关键的峰值，所以在省略掉一些无关紧要的东西前需要先把峰值捕获了。这里就选择将数据分成一定份数，进行分段绘制，对数频率轴分成若干频段，在每个频段内取一个最大值，并用该最大值对应的原始索引来计算 X 坐标。这样既能把点数从几百降到几十，又能完美捕捉每个频段内的最高峰值，高频尖刺也不会丢失
问题
不过这也有一个缺点，绘制出的峰曲线并不对称，因为在这个方案中，捕获的峰值被绘制在它原本的位置，这就会导致有的频段峰值靠的比较近，有的就比较远，贝塞尔控制点计算出来的切线方向会剧烈摆动，画出来的曲线就会在该处产生扭曲现象，所以原因就是同时做了对数频段划分+峰值抽取，这两者叠加时，会破坏用于绘制贝塞尔曲线所需的点序列的几何连续性，导致曲线出现扭曲
方案
解决这个问题有一下部分方案
一.固定x，只改变y 每个频段用固定中心频率计算x坐标，而不是用峰值所在bin的索引。这意味着峰值点在水平方向会被“约束”到均匀分布的位置，贝塞尔曲线不会再扭曲
二.保留真实x，但改用直线连接 把贝塞尔曲线直接换成 lineTo，256个点在屏幕上已经足够密，纯直线看起来也相当平滑，而且绝不会扭曲
直线这个方案暂且不考虑，而固定x在中间可能会破坏数据（虽然这看起来更正常），但偏移几个像素也无伤大雅
未选方案
一.在生成 points 之后再对路径进行Douglas-Peucker简化，并专门把 Y 值很高的“峰值点”标记为不可删除的关键点。不过对数分段取最大值的方法实现更简单、性能更稳定，且更符合频谱可视化的直觉
二.判断点之间的距离，小于某个距离阈值后只绘制一个点 比如说当相邻频点的水平间距小于4px时，不绘制全部点，只保留该局部区域内的峰值，从而避免高频段因对数缩放导致曲线过密、视觉混乱，乍一看这和思路那个方案十分相似，事实也的确如此，不过这里也来说说为什么没采用这个
相同的问题
小于4px后，尝试捕获4px内的峰值，奇怪的是总是无法捕获，debug时锯齿波输入显示的频谱的高频部分很乱，峰值也很低，具体原因没有深入追究（这同时也告诉我这种条件下不要写这种弱耦合的代码——通过px获取点并捕获峰值）
4px在方法内是固定的，但组件可以拉伸（我可不想维护这些奇怪的特性）
优化失效。假设你把组件设置得很长，那么4px间距的绘制其实对优化没什么效果了，代码失去了它的意义