
[光][分化] 光譜分析;分光分析
The implement of Fourierism-Gauss spectrum analysis is the embedded programmer.
傅高解譜技術的執行,是一個嵌入式的開發過程。
Spectrum analysis is a basic way of signal analysis.
諧波分析一直是信號處理的基本方法之一。
The second chapter recommends spectrum analysis with FFT.
第二章介紹了用FFT來進行譜分析;
Full spectrum analysis is emphasized in frequency domain analysis.
在頻域方面,重點介紹了全譜分析方法。
First, it introduces the principle and algorithm of frequency spectrum analysis.
首先講述了頻譜分析的原理以及實現的算法。
|spectral analysis/spectroscopic analysis;[光][分化]光譜分析;分光分析
頻譜分析(Spectrum Analysis) 指通過分解複雜信號或物質的頻率成分,研究其能量或強度隨頻率分布規律的技術。其核心是将時間域或空間域信息轉換為頻率域信息,揭示信號或物質的組成特性。
數學基礎
基于傅裡葉變換(Fourier Transform),将時域信號 $x(t)$ 轉換為頻域表示 $X(f)$:
$$ X(f) = int_{-infty}^{infty} x(t) e^{-j2pi ft} , dt $$
該公式将信號分解為不同頻率的正弦波分量,量化各頻率的振幅與相位(來源:美國國家标準與技術研究院(NIST)。
技術實現
優化無線信號傳輸質量,例如通過分析5G信號頻譜,規避頻段幹擾(來源:國際電信聯盟(ITU)報告。
拉曼光譜、質譜等技術用于藥物成分檢測或納米材料表征(來源:美國化學會(ACS)期刊。
紅外光譜分析大氣污染物成分(如二氧化碳吸收譜),支持氣候研究(來源:NASA地球觀測項目。
天文觀測中,通過分析恒星光譜的暗線(吸收譜),可推算其組成元素及運動速度。例如哈勃望遠鏡利用光譜紅移現象,驗證宇宙膨脹理論(來源:歐洲空間局(ESA)。
參考文獻
: NIST, Fourier Transform Fundamentals, https://www.nist.gov/programs-projects/fourier-transform-spectroscopy
: IEEE, Spectrum Measurement Standards, https://standards.ieee.org/
: RSC, Principles of Spectroscopy, https://www.rsc.org/
: ITU, 5G Spectrum Guidelines, https://www.itu.int/pub/R-REP
: ACS Publications, Analytical Chemistry Techniques, https://pubs.acs.org/journal/ancham
: NASA Earth Observatory, Atmospheric Spectroscopy, https://earthobservatory.nasa.gov/
: ESA Science, Hubble Spectral Analysis, https://www.esa.int/Science_Exploration/Space_Science
“Spectrum analysis”(頻譜分析)是指将複雜信號分解為不同頻率成分,并研究其分布特征的過程。這一概念廣泛應用于物理學、工程學、通信等領域,以下是詳細解釋:
1. 核心原理 通過數學方法(如傅裡葉變換)将時域信號轉換為頻域表示,揭示信號中不同頻率的強度分布。例如,一段音頻信號經過頻譜分析後,可顯示其包含的低頻、中頻和高頻成分的占比。
2. 主要方法
3. 應用場景
4. 相關概念
現代頻譜分析技術已從傳統的模拟設備發展到數字信號處理(DSP)階段,結合機器學習算法還可實現自動特征識别。理解頻譜分析有助于優化信號傳輸、故障診斷和科學研究中的數據解析。
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