在Project SEKAI开服初期，我曾在《Live分数加成机制——Combo、Fever、技能》这篇文章中简单分析了Fever、Super Fever的触发条件与效果。随着对游戏理解的进一步深入，也借着1.7.0、1.8.0两次客户端更新对Super Fever触发条件修改的时机，本文将详细说明在1.8.0版本下Fever的相关机制。
结论
为方便读者阅读，先将结论放在最前面：
Fever分为3个事件：Fever Chance开始、Fever开始、Fever结束
Fever Chance开始到Fever开始的前90%时间纳入Fever达成率判定
进行达成率判定时会排除已掉线或因BAD/MISS过半未进入Fever Chance的玩家
打出PERFECT或GREAT判定（不断Combo）则增加达成率
Super Fever的条件为5人协力且达成率为100%（判定期间全员不断Combo）
Fever的条件为达成率达到70%
Fever开始到结束覆盖约10%的Note，期间提供50%额外分数加成
针对Super Fever的情况，有一个易于描述的充分条件，满足此条件一定可以触发Super Fever，但Super Fever不一定要满足此条件：
Fever Chance前90%的时间5人均不断Combo
Super Fever的充分必要条件如下（同时满足）：
协力房间需要有5个人
至少有1位玩家满足未掉线且进入Fever Chance前BAD/MISS未过半
满足上述条件的玩家在Fever Chance前90%的时间均不断Combo
碍于字数限制，这些结论在边界问题与特殊情况上并非100%准确，用于定量分析时还请阅读下文。
Fever事件
有3个Fever相关的事件，可以很简单地从游戏中观察到具体的时间：
Fever Chance开始：游戏显示“FEVER CHANCE”，并开始积累Fever进度
Fever开始：如果触发了Fever游戏显示“FEVER”，Super Fever同理，并展示Fever特效
Fever结束：结束显示Fever特效
Fever事件与技能事件一样，并不与某一Note绑定，无论点击与否都会在固定时间触发。
其中，Fever Chance开始与Fever开始事件是在每首歌的谱面中写明发动的时间。而Fever结束事件并没有在谱面中写明，是怎么确定结束时间的呢？
Fever结束事件
Fever结束事件的时间并非是预先声明好的，而是根据房主的谱面，动态计算出来的。详细过程如下：
在Note列表中，取时间大于等于Fever开始时间的Note
在新的Note列表中，取第“Note总数 / 10”（向下取整）个Note
将这个Note的时间作为Fever结束事件的时间
例如，假设1个谱面有59个Note，则与取Fever开始后的第5个Note的时间作为Fever结束时间：
简而言之，Fever可以覆盖约10%的Note，以房主谱面为准。在Fever开始到结束的这段时间内，分数将会变为150%，与Combo、技能等加分效果通过累乘叠加。
Fever段
一般我们将从Fever Chance开始直到Fever开始这一段积累Fever进度的时间为“Fever段”。之前一直认为Fever段中的所有Note均纳入Fever计算，其实并不是这样，实际上只有Fever段前90%的时间（左闭右开）才会被纳入计算。
例如1个Fever段为10.0秒，则[0.0s,9.0s)区间内的Note纳入计算（下图黄键）：
简而言之，只看Fever段前90%的时间，下文简称“Fever判定段”。
FeverChance判定
在说明Fever判定前，先来说明1个冷知识——Fever Chance有可能不触发，只有满足以下条件时，玩家的Fever Chance才会开始：
在Fever Chance开始前，超过一半的Note获得了PERFECT/GREAT/GOOD判定
换句话说，在此之前的BAD/MISS数量不能大于等于1/2
这一判定每位玩家单独进行，我相信绝大多数玩家都能满足这一条件，不过为了文章的严谨性还是说明一下。
Fever判定
Fever类型根据玩家的表现分为3种：无Fever、Fever和Super Fever。
判定时会进行如下处理：
获得当前未掉线、且进入Fever Chance的玩家列表
统计这些玩家在“Fever判定段”获得PERFECT/GREAT判定的Note总数
统计这些玩家在“Fever判定段”的Note总数
先求和再做除法，计算Fever达成率
计算出达成率以后，可以按以下顺序进行判定：
无人进入Fever Chance：无Fever
5人协力且达成率为100%：Super Fever
达成率大于等于70%：Fever
否则：无Fever
本篇文章在编写过程中对Project SEKAI客户端进行了一定程度的逆向工程，感谢各位前辈制作与分享的各种工具。希望这篇文章能够把有关Fever的机制解释清楚，不再在细节上捉摸不定。
