Analiza sygnałów to proces badania i przetwarzania sygnałów w celu wydobycia z nich istotnych informacji. Sygnały mogą mieć różną naturę, np. elektryczną, akustyczną, optyczną czy mechaniczną. W analizie sygnałów kluczowe jest zrozumienie ich charakterystyki i struktury.
Podstawowe techniki stosowane w analizie sygnałów obejmują:
- Transformację Fouriera – przekształca sygnał z domeny czasowej do domeny częstotliwościowej. Umożliwia to identyfikację częstotliwości obecnych w sygnale.
- Filtrację – usuwa zakłócenia i niepożądane komponenty sygnału. Można tu wyróżnić filtry dolnoprzepustowe, górnoprzepustowe oraz pasmowoprzepustowe.
- Analizę czasowo-częstotliwościową – bada sygnały, które zmieniają się w czasie. Stosuje się tu metody takie jak transformacja falkowa czy krótkookresowa transformacja Fouriera (STFT).
- Transformację Laplace’a – przekształca sygnały do domeny zespolonej, co ułatwia analizę układów dynamicznych.
Analiza sygnałów jest kluczowa w wielu dziedzinach:
- Telekomunikacja – umożliwia przetwarzanie sygnałów radiowych i cyfrowych oraz poprawę jakości transmisji.
- Medycyna – stosowana do analizy sygnałów biomedycznych, takich jak EKG czy EEG, co wspiera diagnostykę i monitorowanie pacjentów.
- Przemysł – używana do monitorowania i diagnostyki maszyn oraz procesów produkcyjnych.
- Nauki przyrodnicze – pomaga w analizie danych eksperymentalnych i obserwacyjnych, np. w sejsmologii czy astrofizyce.
Analiza sygnałów umożliwia interpretację i zrozumienie skomplikowanych danych. Pozwala także na optymalizację i poprawę wydajności systemów oraz procesów technologicznych.
