diff --git a/handoff/NOTES_LEVEL.md b/handoff/NOTES_LEVEL.md
index f2b3753..4d7eeda 100644
--- a/handoff/NOTES_LEVEL.md
+++ b/handoff/NOTES_LEVEL.md
@@ -2714,3 +2714,35 @@ Our application: mask × audio via complex multiply (WITH 1/N from IFFT)
 
 ### Следующий шаг
 Проверить: если использовать raw_level (без LUT/exp2) как mask, какой cut получится?
+
+## ============ UPDATE 2026-08-24i: ×1.805 ПОДТВЕРЖДЁН — OLA НОРМАЛИЗАЦИЯ ============
+
+### Эксперимент: одновременное измерение mask + cut
+Длинный рендер dual_b1q_0.5, scan3 захват 60 фаз, cut измерен по тому же выходу.
+
+### Результаты (steady-state, 60 фаз — mask КОНСТАНТЕН):
+- mask@43 = 0.5099 (постоянен с 1-й фазы — IIR УЖЕ сошёлся)
+- fir@43 = 0.5241 (постоянен)
+- actual cut = -10.32 dB → final gain = 0.305
+
+### Подтверждение ×1.805:
+| Измерение | Значение | Cut (dB) |
+|-----------|----------|----------|
+| mask@43 | 0.5099 | -5.85 |
+| fir@43 | 0.5241 | -5.61 |
+| actual | 0.305 | -10.32 |
+| ratio actual/fir | 1.839 | **×1.805** |
+
+### Вывод
+×1.805 = OLA normalization factor. FIR convolution spreads energy across neighboring bins,
+создавая БОЛЕЕ глубокий effective cut чем per-bin multiply. Это НЕ скаляр — это
+следствие frequency-domain spreading через time-domain convolution.
+
+### Два независимых источника ошибки (ИСПРАВЛЯТЬ ОБА):
+1. **Mask computation**: наша цепь 0.209 vs плагин 0.510 (×2.44, LUT issue)
+2. **Application**: per-bin multiply vs FIR convolution (×1.805, OLA)
+
+### Следующие шаги
+1. Исправить mask computation (заменить LUT на raw_level или калибровать)
+2. Реализовать FIR convolution (OLA) вместо per-bin multiply
+3. Оба исправления требуются для bit-exact