Vågformsanalys

Vågformsanalys är en gren av signalbehandling som studerar hur en vågform varierar över tid och hur dess struktur kan kvantifieras. Den används för att analysera tidsserier där mätvärden varierar med tid och syftar till att extrahera egenskaper såsom amplitud, frekvensinnehåll och fasrelationer.

Metoderna används i olika domäner. I tidsdomänen analyseras signalen direkt över tiden, medan frekvensdomänen fokuserar på frekvensinnehåll via spektra (FFT) eller tid-frekvensrepresentationer såsom STFT och wavelet-transformer. Andra tekniker inkluderar Hilbert-transformen för instantaneous frequency samt autocorrelation och korskorrelation för att studera periodicitet och likhet mellan signaler. Avancerade metoder som empirisk mode-decomposition (EMD) och waveletpaket används särskilt för icke-stationära signaler.

Arbetsflöden och tolkning präglas av datainsamling, förbehandling (bullerreducering, trendutjämning), segmentering och beräkning av funktioner och representationer samt tolkning i sammanhanget. Det är viktigt att hantera icke-stationära signaler och brus för att undvika missledande tolkningar.

Tillämpningar finns inom ljud och musik för igenkänning och bearbetning, inom tal- och musikanalys; medicinska signaler som EEG och EKG; vibrationer i maskiner och byggnader; seismologi och geovetenskap; kommunikation och radar. Resultat används för diagnostik, övervakning eller forskning.

Verktyg och standarder: vanliga verktyg är MATLAB och Python-bibliotek som NumPy, SciPy och Librosa. Vid analysen följer man standarder för sampling, anti-aliasing, filtrering och dither för att säkerställa tillförlitlighet.