frequenzbereichsbasierte

Frequenzbereichsbasierte Methoden beziehen sich auf die Analyse und Verarbeitung von Signalen im Frequenzbereich statt im Zeitbereich. In der Praxis wird damit meist versucht, die in einem Signal enthaltenen Frequenzkomponenten sichtbar zu machen und deren Eigenschaften zu quantifizieren. Der Ausdruck wird häufig in der Signalverarbeitung, Akustik, Telekommunikation und Mess- bzw. Diagnostik genutzt.

Zentrale Techniken und Konzepte bestehen typischerweise aus Transformationen, die zeitliche Signale in Frequenzdarstellungen überführen. Die diskrete Fourier-Transformation (DFT) bzw. deren effiziente Implementierung FFT liefert Amplituden- und Phasenspektren. Aus der Spektralanalyse lassen sich Leistungsspektren (Power Spectral Density, PSD), Bandenergien und frequenzbezogene Merkmale wie spektrale Zentroiden oder Bandbreiten ableiten. Für nicht-stationäre Signale kommen zeitfrequenzbasierte Ansätze wie die Short-Time Fourier Transform (STFT) oder Wavelet-Transformation zum Einsatz, um Veränderungen im Frequenzspektrum über die Zeit abzubilden.

Vorteile frequenzbereichsbasierter Analysen liegen in der klaren Darstellung von Frequenzkomponenten, der Identifikation von dominanten Tönen, Rauschanteilen und Störungen sowie der einfachen Implementierung in vielen technischen Systemen. Einschränkungen ergeben sich vor allem bei nicht-stationären Signalen oder wenn zeitliche Localization wichtig ist; hier treten Leckeffekte durch Fensterung auf und häufig müssen Fenstergröße und -typ sorgfältig gewählt werden.

Typische Anwendungsfelder sind Musik- und Audioverarbeitung, Sprach- und Kommunikationssysteme, Maschinen- und Vibrationsdiagnostik, Biomedizin (z. B. EEG/ECG-Frequenzanalyse) sowie Radar- und Sonarsysteme. Frequenzbereichsbasierte Ansätze werden oft zusammen mit zeitbereichs- oder zeit-frequenzbasierten Methoden eingesetzt, um ein umfassendes Bild des Signals zu erhalten.