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スペクトル解析と周波数解析の違い
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当方では「建築関連の研究所」 複数の変動成分が混在しているデータの解析時には，周波数解析を用いています． 周波数解析として最も一般的なものはFFT (高速フーリエ変換 : Fast Fourier Transform) ですが，FFTは定常性と線形性を仮定している為，生体信号の様な非定常で非線形なデータの解析にはその他の解析手法の方が適している場合もある様ですが。 FFTもスペクトラムアナライザも周波数分析ができるという点に付いては同じと解釈しています。 しかし，FFTは離散データに対して，数学的処理を加えるのに対し、スペアナはあくまで電子回路によって信号を分析しますので、解析原理はかなり異なるようですが。 私は、フーリエ変換の理論は基本的にスペクトラムの解析になると思います。 実務的には。低い信号「質量に加わる外力の成分分布」を試験体に加える場合。 センサーの設置と認識感度と細分子誤差の問題もありますが、おおむね。 ＦＦＴの原理の方を採用しています。 ところで、ご質問は、同一時間帯に存在した、外力Ｐに対して、Ｐの成分密度を調べるに付いての検出方法とか理論面のご質問だと思いますが。 この部分については、実験実務者の私より、論理のご専門家に、ご回答を聞かれる方が良いと思います。
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>今までどちらも同じ意味だと思っていたのですが、スペクトル解析と周波数解析は何が違うのでしょうか？ 正確な定義は知りませんが、あまり区別して使っていません。周波数解析のうちスペクトルを表示している場合（図をイメージしているとき）にスペクトル解析と言うような気がします。 ＞フーリエ変換によってスペクトル密度を求めるのはスペクトル解析とは言わないのですか？ いうと思います。スペクトル解析の教科書などには載っていますし。 なお、フーリエ変換は周波数解析の一手法に過ぎませんし、本来は繰り返し振動にしか適用できない物を、様々な信号解析援用しているだけです。
お礼
回答ありがとうございます。 スペクトル解析も周波数解析もあまり区別はされていなかったのですね。 私の研究はスペクトルを表示するものなので、スペクトル解析で統一していこうと思います。 ありがとうございました。
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