tidfrekvensdomæner

Tidfrekvensdomæner refererer til metoder inden for signalbehandling, der analyserer et signal både i tids- og frekvensdomænet samtidigt. Traditionelt analyseres signaler enten udelukkende over tid, hvilket viser, hvordan signalets amplitude ændrer sig, eller udelukkende over frekvens, hvilket viser, hvilke frekvenskomponenter signalet indeholder. Tidfrekvensdomæner tilbyder en mere nuanceret forståelse ved at vise, hvordan frekvensindholdet af et signal ændrer sig over tid.

En af de mest almindelige metoder til at opnå et tidfrekvensdomæne er ved hjælp af Short-Time Fourier Transform (STFT). STFT opdeler signalet i korte, overlappende segmenter og udfører en Fourier-transformation på hvert segment. Dette giver et resultat, der kan visualiseres som et spektrogram, hvor den ene akse repræsenterer tid, den anden frekvens, og intensiteten eller farven indikerer amplituden af den pågældende frekvenskomponent på det pågældende tidspunkt.

Andre tidfrekvensrepræsentationer inkluderer Wavelet Transform. I modsætning til STFT, som bruger faste vinduesstørrelser, anvender Wavelet Transform vinduer af varierende størrelse, hvilket giver en bedre tidsopløsning for højfrekvente komponenter og en bedre frekvensopløsning for lavfrekvente komponenter. Dette gør wavelet-baserede metoder særligt velegnede til analyse af signaler med transienter eller ikke-stationære egenskaber.

Anvendelser af tidfrekvensdomæner findes inden for en bred vifte af områder. I talebehandling bruges de til at analysere fonemer og intonation. I medicinsk billedbehandling og overvågning kan de hjælpe med at identificere abnormiteter i fysiologiske signaler som hjerterytme eller hjernebølger. Inden for maskindiagnostik kan de bruges til at opdage fejl baseret på ændringer i vibrationernes frekvensspektre over tid. Generelt er tidfrekvensdomæner uundværlige, når man arbejder med signaler, hvis frekvensindhold ikke er konstant.