Frekvensdomenemetoder

Frekvensdomenemetoder refererer til analyse- og behandlingsmetoder som opererer i frekvensdomenet i stedet for i tiddomenet. Ved å omforme et tidsmessig signal til frekvenser får man oversikt over hvilke sinusformede komponenter som bidrar til signalet, og hvor sterkt de ulike frekvensene er til stede. Dette kan gjøre det lettere å oppdage mønstre, filtrere ut støy eller karakterisere et systems respons.

Et grunnlag i frekvensdomenemetoder er Fourier-transformer, som uttrykker et tidsbasert signal som en sum av sinusoider med ulike frekvenser. For praktiske, diskrete data brukes discrete Fourier transform (DFT) eller discrete-time Fourier transform (DTFT), ofte beregnet med rask transformasjon (FFT). Sampling og Nyquist-betingelse er sentrale forhold for å sikre at frekvensinnholdet blir riktig representert uten aliasing.

Vanlige teknikker i frekvensdomenet inkluderer spektral analyse og estimering av effekt- eller kraftspektrum (for eksempel periodogram og Welch-varianten), samt beregning av frekvensresponsfunksjonen (FRF) for systemidentifikasjon og kontroll. Filtrering i frekvensdomene innebærer å redusere eller forsterke bestemte frekvenser ved hjelp av passende filtre (FIR eller IIR). I tillegg brukes frekvensdomene-metoder i bilde- og lydbehandling, telekommunikasjon og mekanisk analyse av svingninger, hvor kjennskap til frekvensinnholdet er avgjørende.

Fordeler med frekvensdomenemetoder inkluderer direkte innsikt i frekvensinnhold og enkel filtering, mens utfordringer kan være avhengighet av antakelser som stasjonaritet og behov for passende sampling. Resultatene fra frekvensdomenet må ofte tolkes i sammenheng med tidsdomenet og systemets kontekst.