Unter Spektrumanalyse versteht man die Verteilung der Frequenzen in einem untersuchten Signal, System oder Phänomen. In Signalverarbeitungs- und Ingenieurskontexten umfasst die Spektrumanalyse die Zerlegung eines Signals in seine einzelnen Frequenzkomponenten. Dieser Prozess hilft beim Verständnis des Frequenzinhalts, der Amplitude und der Phaseneigenschaften des Signals. Die Spektrumanalyse kann sich auch auf den Bereich oder die Vielfalt von Elementen, Attributen oder Faktoren beziehen, die innerhalb eines bestimmten analytischen Rahmens untersucht werden, beispielsweise bei der Spektralanalyse von Signalen, Systemen oder Daten.
In der Statistik bezieht sich Spektrum auf die Häufigkeitsverteilung oder den Variationsbereich in einem Datensatz. Die Spektralanalyse in der Statistik umfasst Techniken zur Zerlegung von Zeitreihendaten in ihre Frequenzkomponenten, um Muster, Zyklen und Trends zu verstehen. Methoden wie die Fourier-Analyse werden häufig in der statistischen Spektrumanalyse verwendet, um Spektralmerkmale aus Daten zu extrahieren und zu analysieren und Einblicke in periodisches Verhalten oder zugrunde liegende Strukturen im Datensatz zu gewähren.
Die Theorie der Spektrumanalyse umfasst die mathematischen und konzeptionellen Rahmenwerke, die zur Analyse von Signalen und Daten im Frequenzbereich verwendet werden. Es stützt sich stark auf die Prinzipien der Fourier-Analyse, der digitalen Signalverarbeitung und der Spektralschätzungstechniken. Die Theorie erklärt, wie Signale in Frequenzkomponenten zerlegt werden, welche Algorithmen und Methoden für die Spektralanalyse verwendet werden und wie Spektraldaten interpretiert werden, um aussagekräftige Informationen über Signaleigenschaften zu gewinnen. Die Theorie der Spektrumanalyse findet in verschiedenen Disziplinen Anwendung, darunter Telekommunikation, Audiotechnik, Geophysik, Astronomie und biomedizinische Signalverarbeitung.
