頻譜分析是一種將複雜信號分解為較簡單信號的技術。許多物理信號均可以表示為許多不同頻率簡單信號的和。找出一個信號在不同頻率下的信息（如振幅、功率、強度或相位等）的做法即為頻譜分析。
基本介紹
- 中文名：頻譜分析
- 外文名：Spectral analysis
- 對象：信號源發出的信號
- 目的：頻率的函式
- 過程：強度按頻率順序展開
- 作用：把複雜的時間歷程波形
- 分析軟體：Matlab。
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頻譜
頻譜是指一個時域的信號在頻域下的表示方式，可以針對信號進行傅立葉變換而得，所得的結果會是以分別以幅度及相位為縱軸，頻率為橫軸的兩張圖，不過有時也會省略相位的信息，只有不同頻率下對應幅度的資料。有時也以“幅度頻譜”表示幅度隨頻率變化的情形，“相位頻譜”表示相位隨頻率變化的情形。
簡單來說，頻譜可以表示一個信號是由哪些頻率的弦波所組成，也可以看出各頻率弦波的大小及相位等信息。
簡介
信號若隨著時間變化，且可以用幅度來表示，都有其對應的頻譜。包括可見光（顏色）、音樂、無線電波、振動等都有這様的性質。當這些物理現象用頻譜表示時，可以提供一些此信號產生原因的相關信息。例如針對一個儀器的振動，可以藉由其振動信號頻譜的頻率成分，推測振動是由哪些元件所造成。
一些信號的頻譜
可見光
光源由不同的顏色所組成，各顏色的光有不同的頻率，所占的比例可能也有不同。三稜鏡透過折射的方式，將不同頻率的光折射到不同的位置，因此可以看到不同顏色的光。同樣的也可以將一般光源用三稜鏡處理，投映出連續的或不連續的彩色光帶。光帶的顏色表示其頻率，而明暗可表示其比例的多寡，這就是光的頻譜，一般稱為光譜。若所有頻率的顏色含量都一様，其合成的顏色會是白色，而其幅度對應頻率的頻譜會是一條水平線。因此一般會將頻譜為水平線的信號以“白色”來稱呼。
聲音
音源也可以由許多不同頻率的聲音組成。不同頻率會刺激耳朵中對應的接收器。若主要的刺激只有一個頻率，我們就可以聽到其音高，音源的音色會由聲音頻號的頻譜中，其他頻率的部分來決定，也就是所謂泛音。一般會稱為“噪音”的聲音，其中會包括許多不同頻率。若聲音的頻譜是一條水平線，則稱為白噪聲或白噪音，此詞也可常用在其他型式的信號及頻譜。
廣播及通信
在廣播及通信的領域中，頻譜會由許多不同的信號來源共享。每個廣播電台及電視台所傳送信號的頻率均需在各自指定的範圍內，稱為“信道”。當許多廣播同時傳送信號時，各個信道上有個自獨立的信息，廣播的頻譜即為所有個別信道信號的總和，分布在很廣的頻率範圍內。任何一個廣播接收器只能接收到單一的電壓對時間信號，因此會使用LC電路來選擇單一的信道或頻率範圍，然後將接收到的信息解調製，得到需要的信息。若將接收器各頻率下信號的強弱對應頻率繪圖，所得的就是其接收信號的頻譜。
頻譜分析
頻譜分析是一種將復噪聲號分解為較簡單信號的技術。許多物理信號均可以表示為許多不同頻率簡單信號的和。找出一個信號在不同頻率下的信息（可能是幅度、功率、強度或相位等）的作法就是頻譜分析。
隨機性信號（或噪聲）的傅立葉變換也是隨機性的。需要利用一些取平均值的方式來得到其頻率分布（frequency distribution）。一般來說會將資料依一定的時間分段，將各段資料進行傅立葉變換，再將變換後的幅度或幅度平方（幅度平方較常用）平均，以得到傅立葉變換的平均值。在處理取様的時域資料時，常用上述的作法，配合離散傅立葉變換來處理，這種處理方式稱為Welch法（Welch's method）。若所得的頻譜是平的，此信號會視為“白噪聲”，不過許多信號在時域下看似噪聲，卻可以藉由這樣的處理方式得到一些頻域的信息。
音樂的聲學特性
音樂的頻譜是決定音色的要素之一，是指不同頻率的諧波及泛音相對於基頻（也就是音高）的強度。但實際上用得更多的是時頻譜。時頻譜不但能將訊號分解，還能顯示出各信號成分隨時間的變化情況。頻譜分析儀可以將輸入的音樂信號變換為其組成頻率的圖像，並顯示出這些組分隨時間如何起伏變化。這種圖像稱為聲學時頻譜。以軟體為主的聲音頻譜分析儀只需很低的價格即可購得，一般而言也可達到令人滿意的結果。由頻譜分析儀產生的頻譜圖可以提供音樂的聲波標記圖（acoustic signature）。頻譜圖可以看出其基頻及泛音，也可以用用來分析樂器的起音、衰減、延音及釋音（即ADSR），套用在音樂合成上。
