diff --git a/calib_envelope.npy b/calib_envelope.npy
index 1628af6..394f3f9 100644
Binary files a/calib_envelope.npy and b/calib_envelope.npy differ
diff --git a/rfg_adc_plotter/constants.py b/rfg_adc_plotter/constants.py
index e1e8855..e4f47ba 100644
--- a/rfg_adc_plotter/constants.py
+++ b/rfg_adc_plotter/constants.py
@@ -1,5 +1,5 @@
 WF_WIDTH = 1000  # максимальное число точек в ряду водопада
-FFT_LEN = 2048   # длина БПФ для спектра/водопада спектров
+FFT_LEN = 4096   # длина БПФ для спектра/водопада спектров
 LOG_EXP = 2.0    # основание экспоненты для опции --logscale
 # Порог для инверсии сырых данных: если среднее значение свипа ниже порога —
 # считаем, что сигнал «меньше нуля» и домножаем свип на -1
diff --git a/rfg_adc_plotter/processing/fourier.py b/rfg_adc_plotter/processing/fourier.py
index 65cd733..48b37b4 100644
--- a/rfg_adc_plotter/processing/fourier.py
+++ b/rfg_adc_plotter/processing/fourier.py
@@ -69,7 +69,7 @@ def build_frequency_axis_hz(sweep_width: int) -> np.ndarray:
     """Построить частотную сетку (Гц) для текущей длины свипа."""
     n = int(sweep_width)
     if n <= 0:
-        return np.zeros((0,), dtype=np.float64)
+        return np.zeros((0,), dtype=np.float128)
     if n == 1:
         return np.array([FREQ_MIN_GHZ * 1e9], dtype=np.float64)
     return np.linspace(FREQ_MIN_GHZ * 1e9, FREQ_MAX_GHZ * 1e9, n, dtype=np.float64)
@@ -101,7 +101,6 @@ def unwrap_arccos_phase_continuous(x_norm: np.ndarray) -> np.ndarray:
     phi0 = np.arccos(x)
 
     out = np.empty_like(phi0, dtype=np.float64)
-    out[0] = float(phi0[0])
     for i in range(1, phi0.size):
         base_phi = float(phi0[i])
         prev = float(out[i - 1])
@@ -125,7 +124,7 @@ def unwrap_arccos_phase_continuous(x_norm: np.ndarray) -> np.ndarray:
         out[i] = prev if best_cand is None else float(best_cand)
 
     return out
-
+    return phi0
 
 def reconstruct_complex_spectrum_from_real_trace(sweep: np.ndarray) -> np.ndarray:
     """Восстановить комплексный спектр из вещественного следа через arccos+Euler."""
@@ -238,7 +237,7 @@ def compute_ifft_profile_from_sweep(sweep: Optional[np.ndarray]) -> tuple[np.nda
         n = min(depth_m.size, y.size)
         if n <= 0:
             return _fallback_depth_response(s.size, s)
-        return depth_m[:n].astype(np.float32, copy=False), y[:n].astype(np.float32, copy=False)
+        return depth_m[:n].astype(np.float128, copy=False), y[:n].astype(np.float128, copy=False) *20 
     except Exception as exc:  # noqa: BLE001
         logger.error("compute_ifft_profile_from_sweep failed: %r", exc)
         return _fallback_depth_response(np.asarray(sweep).size if sweep is not None else 1, sweep)
diff --git a/rfg_adc_plotter/state/ring_buffer.py b/rfg_adc_plotter/state/ring_buffer.py
index d7dc09b..52675e9 100644
--- a/rfg_adc_plotter/state/ring_buffer.py
+++ b/rfg_adc_plotter/state/ring_buffer.py
@@ -85,6 +85,13 @@ class RingBuffer:
         if n != depth_axis_m.size:
             depth_axis_m = depth_axis_m[:n]
 
+        # Для отображения храним только первую половину IFFT-профиля:
+        # вторая половина для текущей схемы симметрична и визуально избыточна.
+        n_keep = max(1, (n + 1) // 2)
+        fft_row = fft_row[:n_keep]
+        depth_axis_m = depth_axis_m[:n_keep]
+        n = n_keep
+
         needs_reset = (
             self.ring_fft is None
             or self.fft_depth_axis_m is None