Frequentiedomeinmethoden

Frequentiedomeinmethoden zijn benaderingen in signaalverwerking die signalen analyseren en bewerken door ze naar het frequentiedomein te transformeren. In plaats van enkel naar de tijdafhankelijke evolutie te kijken, tonen deze methoden de spectraliteit van een signaal en brengen ze frequentiecomponenten, bandlimiting en periodiciteit aan het licht. De basistransformaties zijn de Fourier-transformatie voor continue signalen en de discrete Fourier-transformatie (DFT) met een efficiënte implementatie in de vorm van de snelle Fourier-transformatie (FFT) voor digitale signalen.

Belangrijke technieken omvatten naast de transformaties ook spectrale analyse en filtering. Bij spectrale analyse worden kenmerken zoals het spectrum, dominante frequenties en spectral leakage onderzocht, met methoden als de periodogram, Welch, multitaper en autoregressieve (AR) modellen. Filtering in het frequentiedomein wordt meestal uitgevoerd door een frequentie- of rendementrespons te bepalen en deze te vermenigvuldigen met het spectra van het signaal, gevolgd door een inverse transformatie naar het tijdsdomein. Dergelijke benaderingen kunnen ook worden toegepast om ruis te onderdrukken of specifieke frequentiebanden te isoleren.

Toepassingen van frequentiedomeinmethoden zijn breed en omvatten audio- en beeldverwerking, communicatie, trillingsanalyse, seismologie en biomedische signalen. Voordelen zijn onder meer intuïtieve interpretatie van sinusvormige componenten en efficiënte convolutie via de Convolution Theorem. Nadelen betreffen onder andere grens- en leakage-effecten, afhankelijk van de gebruikte vensterfunctie en de noodzaak van geschikte bemonstering en bemonsteringfrequentie om aliasing te voorkomen.

Bijzonderheden include de rol van bemonstering, Nyquist-veiligheid en vensterkeuzes bij het verkrijgen van een gebalanceerd beeld van frequentieresolutie en variatie.