El análisis espectral se refiere al proceso de análisis de señales o datos en el dominio de la frecuencia. Implica descomponer una señal en sus componentes de frecuencia constituyentes para comprender sus características espectrales, como la distribución de frecuencia, las amplitudes de diferentes frecuencias y las relaciones de fase. El análisis espectral se utiliza en diversos campos, incluidos la física, la ingeniería, la biología y las finanzas, para estudiar fenómenos periódicos, identificar patrones, detectar anomalías y extraer información relevante de señales.
El término «análisis espectral» se refiere en términos generales a técnicas y metodologías analíticas utilizadas para examinar el contenido de frecuencia de señales o datos. Abarca una gama de herramientas matemáticas y computacionales como las transformadas de Fourier, la estimación de la densidad espectral de potencia y las transformadas wavelet. Las técnicas de análisis espectral son cruciales para caracterizar señales en dominios continuos y discretos, proporcionando información sobre su dinámica y propiedades subyacentes.
El análisis de espectro se refiere al proceso de analizar e interpretar el espectro de frecuencia de una señal. Implica técnicas para medir y visualizar los componentes de amplitud y frecuencia de una señal, generalmente visualizados en un analizador de espectro o mediante métodos computacionales. El análisis de espectro es fundamental en campos como las telecomunicaciones, la ingeniería de audio, los sistemas de radar y la monitorización ambiental, donde comprender las características de frecuencia de las señales es esencial para el diseño, la resolución de problemas y la optimización del sistema.
La teoría del análisis espectral abarca los fundamentos y principios matemáticos detrás de las técnicas de análisis espectral. Incluye teorías del análisis de Fourier, teoría de sistemas lineales, procesamiento de señales digitales y métodos estadísticos utilizados para analizar señales en el dominio de la frecuencia. La teoría cubre temas como las transformadas de Fourier, técnicas de estimación espectral, funciones de ventana e interpretación de datos espectrales. Comprender la teoría del análisis espectral es crucial para aplicar eficazmente técnicas de análisis espectral en diversos campos y disciplinas donde se requiere el análisis en el dominio de la frecuencia.
